作者：钟绍军 刘洪bernstein基函数相似性度量对偶泛函定阶问题极大似然比统计量
摘要：提出了带权Bernstein基的对偶泛函的离散形式,并用于逼近时间序列,将基函数的控制向量作为时间序列的特征向量,达到压缩数据的目的。根据时间序列的凸包个数解决了对偶泛函的定阶问题,用时间序列的特征向量提出了基于极大似然比的相似性检验统计量,并给出相似系数的计算公式。最后通过正交变换得到相互无关的控制点特征向量,据此可以实现多个时间序列的相似性比较、聚类分析等。模拟数值试验证明,该方法能有效压缩数据,计算精度高,可实现不等长度的时间序列数据的相似性比较,体现了大数据挖掘的特点。
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