区间上数据最优划分的算法

Brad Jackson; Jeffrey D. Scargle; David Barnes; Sundararajan Arabhi; Alina Alt; Peter Gioumousis; Elyus Gwin; Paungkaew Sangtrakulcharoen; Linda Tan; Tun Tao Tsai

doi:10.1109/LSP.2001.838216

区间上数据最优划分的算法

数值分析 2025-10-20 v2 天体物理学计算工程、金融与科学数据结构与算法信息论数值分析组合数学 math.IT

作者: Brad Jackson , Jeffrey D. Scargle , David Barnes , Sundararajan Arabhi , Alina Alt , Peter Gioumousis , Elyus Gwin , Paungkaew Sangtrakulcharoen , Linda Tan , Tun Tao Tsai

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摘要

许多信号处理问题可以通过在所有可能的数据区间划分上最大化分段模型的拟合度来求解。本文描述一种简单而强大的算法，可在时间 $O(N^2)$ 内搜索 $N$ 个数据点的划分这一指数级大的空间。该算法保证找到精确的全局最优解，自动确定模型阶数（段数），具有方便的实时模式，可推广到高维数据空间，并能解决信号检测与表征、密度估计、聚类分析与分类中各种各样令人意外的问题。

关键词

最优划分数据区间信号处理全局最优模型阶数实时

引用

@article{arxiv.math/0309285,
  title  = {An Algorithm for Optimal Partitioning of Data on an Interval},
  author = {Brad Jackson and Jeffrey D. Scargle and David Barnes and Sundararajan Arabhi and Alina Alt and Peter Gioumousis and Elyus Gwin and Paungkaew Sangtrakulcharoen and Linda Tan and Tun Tao Tsai},
  journal= {arXiv preprint arXiv:math/0309285},
  year   = {2025}
}

备注

3 pages, 1 figure, submitted to IEEE Signal Processing Letters, revised version with added references

区间上数据最优划分的算法

摘要

关键词

引用

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