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检索条件"机构=Res. Program of Appl. Math. & Computations"

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Constructing Time Series Shape Association Measures. Minkowski Distance and Data Standardization

Constructing Time Series Shape Association Measures: Minkows...

引用

BRICS Congres. on Computational Intelligence & Brazilian Congres. on Computational Intelligence (BRICS-CCI & CBIC)

作者： Ildar Batyrshin Res. Program of Appl. Math. & Computations Mexican Pet. Inst. Mexico City Mexico

It is surprising that last two decades many works in time series data mining and clustering were concerned with measures.of similarity of time series but not with measures.of association that can be used for measuring possible direct and inverse relationships between time series. Inverse relationships can exist between dynamics of prices and sell volumes, between growth patterns of competitive companies, between well production data in oilfields, between wind velocity and air pollution concentration etc. The paper develops a theoretical basis for analysis and construction of time series shape association measures. Starting from the axioms of time series shape association measures.it studies the methods of construction of measures.satisfying these axioms. Several general methods of construction of such measures.suitable for measuring time series shape similarity and shape association are proposed. Time series shape association measures.based on Minkowski distance and data standardization methods are considered. The cosine similarity and the Pearson's correlation coefficient are obtained as partial cases of the proposed general methods that can be used also for construction of new association measures.in data analysis.

关键词： Shape measurement Shape Time series analysis Time measurement Pollution measurement Atmospheric measurements Reflection

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