大卫·哈拉克;彼得·奈斯特拉普;斯蒂芬·博伊德 多元时间序列的贪婪高斯分割。 （英语） Zbl 1459.62170号 高级数据分析。分类。，ADAC公司 第13期，第3期，727-751（2019）. 摘要：我们考虑将多变量（向量）时间序列分割成若干段的问题，在这些段上，数据可以作为高斯分布的独立样本进行很好的解释。我们将其表示为协方差调整的最大似然问题，该问题可以简化为在可能的断点或分段边界上搜索的组合优化问题。这个问题可以使用动态规划来解决，其复杂性随着时间序列长度的平方增长。我们提出了一种启发式方法，该方法在线性时间内近似地解决了关于该长度的问题，并且总是产生局部最优选择，即任何一个断点的改变都不会改善目标。我们的方法，我们称之为贪婪高斯分割（GGS），很容易扩展到维数大于1000的向量和任意长度的时间序列的问题。我们讨论了使用数据验证此类模型的方法，以及在该方法中自动选择两个超参数的适当值的方法。最后，我们说明了我们对金融时间序列和维基百科文本数据的GGS方法。 引用于5文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：时间序列分析;变点检测;金融体制;文本分割;协方差正则化;贪婪算法 软件：github;童子军;拉赫斯姆 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛D.Hallac｝等人，高级数据分析。分类。，ADAC 13，No.3，727--751（2019；Zbl 1459.62170） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Abonyi J，Feil B，Nemeth S，Arva P（2005）多元时间序列模糊分割的改进Gath-Geva聚类。模糊集系统149（1）：39-56·Zbl 1071.68543号 [2] Alexander C（2000）正交GARCH模型入门。英国雷丁大学ISMA中心未出版手稿 [3] Ang A，Timmermann A（2012）制度变化和金融市场。财政经济年度收益4（1）：313-337 [4] Bakis R（1976）通过百分之一秒声学状态进行连续语音识别。Acoust Soc Am 59（S1）杂志：S97 [5] Bellman 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