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文档摘要

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基于聚类方法的时间序列异常检测：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域积累的数据呈爆炸式增长，其中时间序列数据因其独特的时间顺序特性，广泛存在于金融、医疗、工业生产、气象等众多领域。时间序列数据，是按时间顺序排列的观测值序列，蕴含着丰富的信息，反映了事物随时间的发展变化规律。

在金融领域，股票价格、汇率、交易量等时间序列数据，对于投资者把握市场趋势、制定投资策略起着关键作用。准确分析这些数据，能够帮助投资者及时捕捉市场变化，做出明智的投资决策，获取收益并降低风险。在医疗领域，患者的生命体征数据，如心率、血压、体温等，以时间序列形式记录，医生通过对这