无标签时序数据模式发现与识别：方法、挑战及多元应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，数据呈爆发式增长，时序数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、医疗、工业生产、气象等众多领域。例如，股票市场中股票价格随时间的波动数据，医疗领域中患者生命体征的连续监测数据，工业生产线上设备运行参数的实时记录数据以及气象站对气温、湿度等气象要素的定时观测数据等，这些都是典型的时序数据。无标签时序数据，即未经过人工标注类别或属性的数据，在实际应用中大量存在，其数据量庞大且蕴含着丰富的信息，但由于缺乏明确的标签指导，对其进行有效的分析和利用面临着巨大的挑战。

无标签时序数据具有独特