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本文通过把时间序列分解为趋势成分、季节成分、随机成分的例子，演示如何在R中建立自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并使用ARIMA模型预测未来值。然后介绍动态时间规整(DTW)，以及基于欧式距离和DTW距离的层次类聚，同时用三个时间序列分类例子举例说明时间序列的数据挖掘。
时间序列分析与数据挖掘
【摘 要】
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本文通过把时间序列分解为趋势成分、季节成分、随机成分的例子，演示如何在R中建立自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并使用ARIMA模型预测未来值。然后介绍动态时间规整(DTW)，以及
【机 构】
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保山学院信息学院
【出 处】
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电子商务
【发表日期】
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2016年11期
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