基于两点的时间序列相似性研究

目前,时间序列相似性判定大多采用欧式距离和动态时间弯曲DTW（DynamicTimeWar．ping）方法,这两种方法均存在一定缺陷。欧式距离要求序列长度一样,垂直移动序列将影响相似性判定和阈值设置的经验性;动态弯曲距离对欧式距离进行了优化,避免了欧式长度的一致性,但其他两个缺点仍然存在且计算复杂度增加。提出了一种新的基于两点时间序列相似性算法,可计算任意两序列的相似度。首先分析了两点组成的序列形态,提出了相似性判定方法TPSS（TwoPointsSegmentationSimilarity）;其次为提高相似性判定的鲁棒性,减少人为阈值设置的影响,对TPSS进行了拓展;最后给出了算法及实验分析。实验结果表明,该算法能很好地判定任意序列的相似性,提高了鲁棒性及减少人为干预,对数据挖掘中的聚类与预测有很好的帮助作用。