基于变量相关性的多元时间序列特征表示

针对高维特性对多元时间序列数据挖掘过程和结果的影响, 以及传统主成分分析方法在多元时间序列数据特征表示上的局限性, 提出一种基于变量相关性的多元时间序列数据特征表示方法. 通过协方差矩阵描述每个多元时间序列的分布特征和变量相关关系, 利用主成分分析方法对综合协方差矩阵进行主元分析, 进而实现多元时间序列的数据降维和特征表示. 实验结果表明, 所提出的方法不仅能提高多元时间序列数据挖掘的质量, 还可以对不等长多元时间序列进行快速有效的挖掘.