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Fast and space-efficient shapelets-based time-series classification

机译:快速,节省空间的基于Shapelets的时间序列分类

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摘要

Time series classification is a research area which has drawn much attention over the past decade. A novel approach for classification of time series uses shapelets. A shapelet is a subsequence extracted from one of the time series in the dataset which best separates between time series coming from different classes of the data set. A disadvantage of current shapelet-based classification approaches is their high time and memory consumption, which results from the examination of all possible subsequences.
机译:时间序列分类是一个研究领域,在过去十年中引起了很多关注。时间序列分类的一种新颖方法是使用小波。 shapelet是从数据集中的时间序列之一中提取的子序列,可以最好地将来自数据集不同类别的时间序列分开。当前基于小波的分类方法的一个缺点是它们的高时间和内存消耗,这是由检查所有可能的子序列导致的。

著录项

  • 来源
    《Intelligent data analysis》 |2015年第5期|953-981|共29页
  • 作者单位

    Ben Gurion Univ Negev, Dept Comp Sci, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Telekom Innovat Labs, IL-84105 Beer Sheva, Israel;

    Ben Gurion Univ Negev, Dept Comp Sci, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Telekom Innovat Labs, IL-84105 Beer Sheva, Israel;

    Ben Gurion Univ Negev, Dept Informat Syst Engn, IL-84105 Beer Sheva, Israel|Ben Gurion Univ Negev, Telekom Innovat Labs, IL-84105 Beer Sheva, Israel;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Time-series; shapelets; scalable; machine-learning;

    机译:时间序列;成形;可缩放;机器学习;

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