【摘 要】
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时间序列数据在应用中无所不在,是一类非常特殊的高维数据,时序数据分类是时序数据分析中的最重要的任务。研究者对当前领域内的时序数据分类算法进行了全面客观的综合性实验,发现现有的时序数据分类算法中,存在两个比较明显的缺陷。其一是当前领域内的算法并没有关注算法对数据集的适应性,诚然没有算法能在所有数据集上跑出好结果,但是其应该给出其所适用的数据集的范围。其二是拥有最好分类性能的算法时间复杂度相当高,以至
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时间序列数据在应用中无所不在,是一类非常特殊的高维数据,时序数据分类是时序数据分析中的最重要的任务。研究者对当前领域内的时序数据分类算法进行了全面客观的综合性实验,发现现有的时序数据分类算法中,存在两个比较明显的缺陷。其一是当前领域内的算法并没有关注算法对数据集的适应性,诚然没有算法能在所有数据集上跑出好结果,但是其应该给出其所适用的数据集的范围。其二是拥有最好分类性能的算法时间复杂度相当高,以至于难以投入实际应用。本文的工作内容旨在提出合适的算法改进上述两个当前领域内存在的缺陷。对于算法时间复杂度过高的问题,本文分析了作为领域内最佳算法之一的集成shapelet转换算法,从特征信息的选择,特征信息的评价,特征空间的构建以及特征空间中分类器的选择这四个方面进行优化,提出了基于等距短shapelet转换的时序数据二分类算法。对于该算法中的每一处创新和优化,我们都给出了相应的理论证明用以支撑之。而实验结果也显示我们的算法在保持最佳分类性能的同时,大幅降低了时间开销。对于算法对数据集的适应性问题,我们量化了数据集本身的一些和我们算法密切相关的特性,设计了适应性系数,通过数据集的适应性系数,我们可以有效判断给定数据集是否适合用我们的算法进行处理。相应的实验结果也证明了我们所设计的适应性系数的有效性。本文的主要贡献如下:·提出一个高效的新算法,在时序数据二分类问题上,能以极低的时间代价获得当前领域内己达到的最佳分类性能。·设计出了一个适应性系数,可以有效量化数据集的某种性质,并进一步可以借此判定给定数据集是否适合用我们提出的算法来处理。·对于一些时序数据分类算法中存在的普适性的优化策略,对其可行性给出了理论的证明。
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