資料介紹
基于時序?qū)R的K近鄰分類器是時間序列分類的基準(zhǔn)算法.在實(shí)際應(yīng)用中,同類復(fù)雜時間序列經(jīng)常展現(xiàn)出不同的全局特性.由于傳統(tǒng)時序?qū)R方法平等對待實(shí)例特征并忽略其局部辨別特性。因此難以準(zhǔn)確、高效地處理此類具有挑戰(zhàn)性的時間序列,為了有效對齊并分類復(fù)雜時間序列。提出了一種具有辨別性的局部加權(quán)動態(tài)時間扭曲方法,用于發(fā)現(xiàn)同類復(fù)雜時間序列的共同點(diǎn)以及異類序列間的不同點(diǎn),同時,通過迭代學(xué)習(xí)時間序列對齊點(diǎn)的正例集與負(fù)例集。獲取每條復(fù)雜時間序列中每個特征的辨別性權(quán)重.在多個人工和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了基于局部加權(quán)對齊策略的K近鄰分類器所具有的可解釋性與有效性,并將所提出方法擴(kuò)展至多變量時間序列分類問題中.
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