李海林 基于变量间相关性的多元时间序列特征表示。 （中文。英文摘要） Zbl 1340.62087号 控制拒绝。 30，第3期，441-447（2015）. 摘要：时间序列数据挖掘领域的高维特性影响了过程和结果，传统的主成分分析方法在表示多变量时间序列方面存在一定的局限性。因此，提出了一种基于变量间相关性的多元时间序列特征表示方法。用协方差矩阵描述每个时间序列变量之间的分布和关系，通过主成分分析从综合协方差矩阵中提取主成分。通过这种方法，可以降低多元时间序列的维数，并可以表示其特征。实验结果表明，该方法不仅提高了多元时间序列数据挖掘的质量，而且有效地挖掘了不同长度的数据。 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 关键词：多元时间序列;主成分分析;特征表示;数据挖掘 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Li}，控制拒绝。30，第3号，441--447（2015；Zbl 1340.62087） 全文： DOI程序