参考：https ://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.718.9985&rep=rep1&type=pdf
我正在尝试围绕本文中描述的方法
我目前有两个主要问题：
在第 4 页的 R[i] 方程中，当 i = 1 时，第一行是否变为 S[0]？如果是这样，什么是 S[0]？如果不是，那应该如何计算呢？
第 5 页上的表 IV，有人可以解释该表是如何得出的吗？以及为什么论文从表 III 中的单个序列变为表 IV 中的多个序列？
自适应归一化方法的实现
数据挖掘
机器学习
Python
时间序列
r
正常化
2022-02-19 01:27:24
1个回答
我今天正在阅读这篇论文。我不确定我的回答是否能帮助你。
Q1：看i的定义，即[1,n-k+1]，所以方程中的索引i是从1开始，而不是0。如果用python计算，需要减1索引，从0开始0，不过用matlab没关系。要计算 S[1]（这意味着您的 S[0]），S[1] = 1 / k * sum(i, i+k-1)。
Q2：在这部分，我认为论文描述中存在一些问题。“在第四节报告的实验中，我们使用了 3.0 的值。” 我使用值 3.0 计算分位数范围为 (0.966, 1.038)。如果使用 1.5，结果将是 (0.981, 1.022)。现在，我只是推导出表 IV 与论文相同，但表 V 有点不同。我试了很多次，还是有些不一样。所以我认为论文中存在一些问题。
如果你想和我讨论，我可以分享我的代码给你讨论。