Att effektivt söka efter likheter mellan tidsserier och upptäcka intressanta mönster är ett viktigt och icke-trivialt problem med tillämpningar inom många områden. Datans höga dimensionalitet gör analysen mycket utmanande. För att lösa detta problem har många metoder för att minskadimensionen föreslagits. PCA (Piecewise Constant Caimation) och dess variant har visats vara effektiva i indexering av tidsserier och hämtning av likheter. I vissa tillämpningar kan dock alltför många falska larm som införs genom approximeringen minska den totala prestandan dramatiskt. I detta dokument introducerar vi en ny bitvis dimensionsreduktionsteknik som bygger på Vector Quantization. Den nya tekniken, PVQA (Piecewise Vector Quantized Catimation), partitionerar varje sekvens i liksidiga segment och använder vektorquantization för att representera varje segment med närmaste (baserat på ett avstånd metrisk) kodord från en kodbok med nyckelsekvenser. Beräkningarnas effektivitet förbättras på grund av den betydligt lägre dimensionaliteten hos den nya representationen. Vi visar nyttan och effektiviteten av den föreslagna tekniken på verkliga och simulerade datauppsättningar. Genom att utnyttja förkunskaper om data överträffar den föreslagna tekniken i allmänhet PCA och dess varianter i likhetssökningar.
I REF föreslår författarna en bitvis vektor kvantiserad approximation (PVQA) av tidsserier.
A dimensionality reduction technique for efficient similarity analysis of time series databases
{'venue': "CIKM '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}