时间序列数据的降维技术通过减少变量数量，同时保留基本模式，简化复杂的数据集。时间序列数据通常由于频繁采样（例如，每秒记录的传感器读数或股票价格）而具有高维度。降维有助于提高计算效率，避免模型中的过拟合，并使模式更易于解释。常见的方法包括将数据转换为低维空间，提取关键特征或聚合序列的片段。
一种广泛使用的方法是 主成分分析 (PCA)，它识别正交轴（主成分），这些正交轴捕获数据中的最大方差。 对于时间序列，这通常涉及将数据重塑为矩阵，其中每一行代表一个时间窗口，并且将 PCA 应用于这些窗口。 例如，在心电图信号分析中，PCA 可以将 1000 个点的 heartbeat 波形减少到 10 个成分，这些成分保留了原始信息的 95%。 另一种方法是 傅里叶或小波变换，它将时间序列从时域转换为频域或时频域。 例如，在音频数据上使用快速傅里叶变换 (FFT) 可以将以 44 kHz 采样的 10 秒剪辑缩减为一组紧凑的优势频率，从而更容易分析周期性趋势。
像 t-SNE 或 UMAP 这样的非线性技术对于可视化高维时间序列聚类非常有用，例如识别传感器故障检测中的相似模式。这些方法将数据映射到 2D/3D 空间，同时保留局部关系。自编码器是一种基于神经网络的方法，通过训练编码器-解码器架构来学习压缩表示。 例如，自编码器可以将为期一周的温度数据集（168 个小时点）缩减为 10 维潜在向量，从而捕获每日和季节性趋势。 像计算统计指标（均值、方差、斜率）或特定领域特征（振动数据中的峰值位置）的特征提取方法也可以简化分析。 例如，将一个月的小时能源使用量汇总为每日平均值和最大值，可降低维度，同时保留关键趋势。 选择正确的技术取决于数据的结构、噪声级别和任务（例如，可视化与预测）。