时间序列数据更适合用( )做数据规约。 a.小波变换 b.主成分分析 c.决

时间序列数据更适合用小波变换做数据规约。

时间序列数据在实际应用中往往具有周期性和趋势性的特点，而小波变换可以将时间序列数据转换到时间-频率的领域中进行分析。小波变换具有多分辨率分析的特点，可以对不同频率范围的信号进行逐步细化，从而提取出时间序列数据中重要的时间和频率特征。

小波变换能够提供更好的时间和频率局部化特性，能够准确地捕捉时间序列数据中的高频、低频和瞬时变化等信息。通过对时间序列数据进行小波分解，可以得到不同尺度的小波系数，其中具有较高幅值的小波系数表示了时间序列中的重要特征，较低幅值的小波系数则表示了噪声或无关信息。因此，可以利用小波变换的结果对时间序列数据进行规约，即通过保留具有重要特征的小波系数，去除噪声和无关信息，从而实现数据的降维和规约。

相比之下，主成分分析更适用于多变量数据的降维和规约，其不太适用于时间序列数据的特点。决策树则更适用于分类和预测问题，不太适合用于时间序列数据的规约。因此，小波变换是时间序列数据更合适的规约方法。