今日はPAAとSAXについて調べていました。インターネット上で探しても、英語の説明しか出てこないんで結構困ります。 なので、助手のO先生に講義をしていただいて概要をつかんでみました。PAA(Piecewise Aggregate Approximation)は、ある時系列データを特定の長さに分割して、その分割した区間で1つの値を出していくというアルゴリズム。たとえば、長さが100の時系列を10個に区切るとすると、最終的には10個のPAA変換されたデータ列ができます。こういう意味で、次元の削減(Dimension Reduction)ができるってわけですね。なるほど〜。 時系列データで「次元」というと、データの数のことを指すっぽいです。今までは、ベクトルみたいに、それぞれ独立したデータ列のようなイメージだったので、今日は1つ勉強になりました。 で、SAX(Symbolic Aggregate