使用 R 包 otsfeatures 进行有序时间序列分析
机器学习
2023-04-25 v1 机器学习
摘要
21 世纪见证了人们对时间序列数据分析日益增长的兴趣。尽管该主题的大部分文献处理实值时间序列,有序时间序列通常受到少得多的关注。然而,近年来针对后者的特定分析工具开发已显著增加。R 包 otsfeatures 试图提供一组用于分析有序时间序列的简单函数。特别地,若干允许用户提取已知统计特征并执行推断任务的命令可供使用。若干函数的输出可用于执行传统机器学习任务,包括聚类、分类或离群点检测。otsfeatures 还收录了文献中用于聚类目的的两个金融时间序列数据集,以及三个有趣的合成数据库。本文描述了该包的主要性质,并通过若干示例说明其用法。广泛学科的研究者均可从 otsfeatures 提供的强大工具中受益。
引用
@article{arxiv.2304.12251,
title = {Ordinal time series analysis with the R package otsfeatures},
author = {Ángel López Oriona and José Antonio Vilar Fernández},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12251},
year = {2023}
}