基于PAA的时间序列早期分类

摘要：

在时间序列数据挖掘领域,时间序列的早期分类越来越受到人们的重视,由于时间序列的长度(也称为维数)较大,在早期分类的实际应用中选择合适的维数约简方法非常重要,因此提出一种基于分段聚合近似(PAA)的时间序列早期分类方法.首先运用PAA对时间序列样本进行维数约简,然后在低维空间对样本进行早期分类,在43个时间序列数据集上的实验结果表明,所提方法在准确率、早期性、可靠性等方面优于已有方法.

关键词：时间序列、早期分类、维数约简、分段聚合近似

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：291-296,317