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NTIS 바로가기등록일자 | 2011-05-02 |
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출처 | RESEAT |
URL | https://www.reseat.or.kr/portal/cmmn/file/fileDown.do?menuNo=200019&atchFileId=a7239ef242e94241abfdf5e853597509&fileSn=1&bbsId= |
○ 전형적으로 시계열은 실수 자료의 수열로서 이러한 자료는 각종 통계, 신호 처리, 계량 경제학 그리고 수학적 재정 문제 등 여러 분야에서 발생한다. 이들의 분석에서 공통적으로 당면하는 문제는 자료의 양이 방대하여 일차적으로 자료의 차원 축소를 해야 하는 문제에 봉착한다.
○ 자료의 차원 축소는 여러 가지 기법이 있으나 시계열 전체를 보는 방법, 시계열의 부수열을 보는 방법 그리고 이들을 전부 고려하는 2 수준 방법이 있다. 자료를 유사성에 의해서 크러스터하고 이를 심벌로 표시하여 자료의 차원을
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