【摘要】多元时间序列广泛存在于各个应用领域中,如天文、金融、气象等。多元时间序列由于其含有多个变量的特殊性,使得其研究变得更加接近实际。通过对多元时间序列数据的挖掘,能够有效的帮助决策者进行正确的分析与决策,因而对多元时间序列数据挖掘的研究越来越受到人们的重视。多元时间序列数据挖掘主要包括相似性搜索、分类、聚类、预测、规则发现等。其中,相似性搜索问题是所有其它问题的重要前提和基础,其它问题都是在相 […]