SAX结合Adaboost算法的时间序列分类问题

摘要

SAX是一种典型的符号化特征表示方法.该方法在时间序列特征表示中不仅可以有效地降维、降噪,而且具有简单、直观等特点.时间序列长度不一、特征表示过程中信息损失等问题的存在,使得常规的分类算法难以很好地完成分类任务.在对时间序列数据进行基于SAX符号化的BOP表示方法的基础上,提出了结合集成学习中AdaBoost算法进行分类的新方法,实验结果表明,该方法不仅能很好地处理SAX符号化表示中的信息损失问题,而且与已有方法相比,在分类准确度方面也有了显著的提高.