HOT-SAX
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Java时间序列算法实现：SAX、HOT-SAX与EMMA
本项目提供了一系列Java时间序列算法实现，包含：
SAX（符号聚合近似）: 用于时间序列符号离散化。
EMMA（通过矩阵逼近的基序枚举）: 用于时间序列基序发现。
HOT-SAX: 用于时间序列异常（不一致）发现。
时间序列位图相关例程。
参考文献:
Lin, J., Keogh, E., Patel, P., & Lonardi, S. (2002). 时间数据挖掘的第二次研讨会，第8届ACM国际KDD会议.
Patel, P., Keogh, E., Lin, J., & Lonardi, S. (2002). In Proc. ICDM.
Keogh, E., Lin, J., & Fu, A. (2005). In Proc. ICDM.
Kumar, N., Lolla, VN, Keogh, EJ, Lonardi, S., & Chotirat (Ann) Ratanamahatana. (2005). In SDM.
数据挖掘
4
2024-05-25
SAX-VSM公开发布详细信息请访问我们的网站
我们的SAX-VSM代码公开发布支持我们在IEEE第13届国际数据挖掘会议上的发表。请注意，我们的算法建立在先前研究的基础上，并提供了可解释的时间序列分类算法。
数据挖掘
2
2024-07-13
Kdcup99数据集预处理Python代码归一化与one-hot编码写入csv文件
Kdcup99数据集的预处理过程使用Python的Pandas库完成。该过程包括数据的归一化处理和one-hot编码，最终将处理后的数据保存为csv文件。这些步骤有助于数据的规范化和准备，以便进行进一步的分析和应用。
算法与数据结构
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2024-08-28