时间序列分段法 黄金分割线段长度怎么求

文献参考：An Online Algorithm for Segmenting Time Series

一、时间序列分段优点：

时间序列分段是指将长度为n的时间序列T用K条直线来拟合。因为K通常比n小得多，这种表示方式使得数据的存储、传输和计算更加高效。具体来说，在数据挖掘中，分段算法可以:

支持快速精确类似搜索；支持新的距离度量，包括模糊查询，加权查询，多分辨率查询，动态时间扭曲和相关性反馈等；支持并行挖掘文本和时间序列；支持新的聚类和分类算法； 支持改变点检测 二、分段算法总体思路 给定一个时间序列T，仅用K个片段产生最佳表示。给定一个时间序列T，生成最佳表示，使任何段的最大误差不超过某个用户指定的阈值max_error给定一个时间序列T，生成最好的表示，使所有片段的综合误差小于某个用户指定的阈值total_max_error。

并非所有算法都满足以上条件。

三、时序分割的三种主要方法 滑动窗口（Sliding Windows）：滑动窗口算法的工作原理是在时间序列的第一个数据点上锚定一个潜在段的左点，然后试图通过增加更长的段来接近数据的右点。在某个点i，如果潜在段的误差大于用户指定的阈值，则将锚点到i-1的子序列转换为段。然后将锚点移动到位置i，重复这个过程，直到整个时间序列转化为分段。

伪代码如下：

python实现：

def Sliding_Window(T, max_error, seq_range=None): if not seq_range: seq_range = (0, len(T) - 1) start = seq_range[0] end = start result = T while end