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基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法
时间序列相似性复合度量是时间序列相似性度量的一个重要问题。复合度量方法能够在时间序列的多个相关特征之间建立关联，并给出一个全局相似性度量，从而更全面和准确地描述时间序列之间的相似性关系。然而，随着数据的规模和复杂度增加，计算这些度量方法变得越来越困难，因此需要一种高效且准确的方法来应对这些问题。
符号化聚合近似（SAX）被广泛应用于时间序列的降维和相似性度量问题。SAX通过将时间序列符号化为一个由离散符号组成的字符串，并使用这个字符串作为时间序列的小表示形式。然后SAX使用聚合技术来将这些符号转换为更短的字符串，从而得到一个高效的时间序列表示形式。同时，SAX还能够保持时间序列的大部分相似性相关的信息，因此被视为一种强大的时间序列相似性度量工具。
在这篇论文中，我们提出了一种基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法。该方法利用了SAX的降维和符号化优点，同时添加了聚合和复合技术，以使其适用于更大和更复杂的时间序列数据。我们通过以下几种不同的方法来最小化时间序列之间的距离：
1.相似的符号采用更少的字符串：
我们将相同的字符串结果进行聚合，转换为更小的字符串。例如，如果字符串“AB”出现多次，则我们可以将它们替换为“C”，从而减少了字符串数量，大幅度地降低了时间序列之间的距离。
2.使用直线段图距离度量:
我们使用直线段图计算时间序列之间的距离，这种方法可以更好地捕捉时间序列的局部特征。直线段图用一系列的线段连接两个相邻的数据点，从而形成一条曲线。然后，我们计算直线段图之间的距离，以测量时间序列之间的距离。
3.使用统计特征描述时间序列之间的相似性：
我们还使用统计特征描述时间序列之间的相似性，包括平均值、方差和倾斜度。这些特征提供了更全面的信息，从而更准确地刻画了时间序列之间的相似性。我们使用这些特征来计算相似性得分，并将它们合并成一个单一的数字。
这些方法的组合使我们能够建立一个强大的时间序列相似性度量。我们在多个数据集上进行了实验，包括UCR时间序列数据集和自然语言处理数据集。实验表明，我们的方法比传统的时间序列相似性度量方法表现得更好，特别是对于较大和复杂的数据集。
在总结中，我们提出了一种基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法。该方法利用了SAX的优点，并添加了聚合和复合技术，以使其适用于更大和更复杂的时间序列数据。我们在多个数据集上进行了实验，并发现我们的方法在准确性方面表现良好，特别是对于大型和复杂的时间序列数据集。未来的工作将是进一步研究如何解决时间序列之间的相似性复合度量问题。