多变量时间序列研究

本书是在国内外时间序列数据挖掘最新研究的基础上，以股票时间序列数据为实际应用背景，对时间序列挖掘中的模式表示、相似度量、聚类分析、相似查询、频繁模式发现、异常检测等方面进行了研究分析，提出了一些算法和解决方案，取得了一定成果，具有重要的参考价值。