前言
LTTB算法由冰岛大学的Sveinn在2013年提出，其对时序数据的降维拟合效果显著，且适用于海量数据处理，已被欧洲多家商业公司采纳，其降维效果如下图，灰色是高密度的原始时序数据，黑色是降维后的拟合表示
本文将先介绍PAA降维算法，再讨论LTTB降维算法，最后使用工业生产数据对两者进行实验对比，整个过程已整理为论文报告的一部分。因实验部分数据保密关系，本博客将只截取部分论文报告内容，但已足以讲清LTTB算法。（该方法具有极高的数据预处理价值，并且写报告不易，国庆肝了7天，所以为了防爬设置个门槛，需要全文的评论或私信我即可，请理解）
时序降维拟合技术
版权声明：本文为qq_37960007原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。