基于多样化top-k shapelets转换的时间序列分类方法

发布时间：2019-05-19 17:05

【摘要】：针对基于shapelets转换的时间序列分类方法中候选shapelets存在较大相似性的问题,提出一种基于多样化top-k shapelets转换的分类方法 Div Top KShapelet。该方法采用多样化top-k查询技术,去除相似shapelets,并筛选出最具代表性的k个shapelets集合,最后以最优shapelets集合为特征对数据集进行转换,达到提高分类准确率及时间效率的目的。实验结果表明,Div Top KShapelet分类方法不仅比传统分类方法具有更高的准确率,而且与使用聚类筛选的方法(Cluster Shapelet)和shapelets覆盖的方法(Shapelet Selection)相比,分类准确率最多提高了48.43%和32.61%;同时在所有15个数据集上均有计算效率的提升,最少加速了1.09倍,最高可达到287.8倍。
[Abstract]:In order to solve the problem that candidate shapelets has great similarity in time series classification method based on shapelets transformation, a classification method Div Top KShapelet. based on diversified top-k shapelets transformation is proposed. In this method, the diversified top-k query technology is used to remove the similar shapelets, and select the most representative k shapelets sets. finally, the optimal shapelets set is used to transform the data sets, so as to improve the classification accuracy and time efficiency. The experimental results show that the, Div Top KShapelet classification method not only has higher accuracy than the traditional classification method, but also has higher accuracy than the clustering screening method (Cluster Shapelet) and the shapelets covering method (Shapelet Selection). The classification accuracy was improved by 48.43% and 32.61% at most. At the same time, the computational efficiency has been improved on all 15 datasets, accelerating at least 1.09 times and reaching a maximum of 287.8 times.
【作者单位】： 中国矿业大学计算机科学与技术学院;中国矿业大学安全工程学院;
【基金】：江苏省自然科学基金资助项目(BK20140192) 中国矿业大学青年科技基金资助项目(2013QNB16)~~
【分类号】：O211.61

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