10.3969/j.issn.1000-386x.2020.02.040
基于LDA符号表示的时间序列分类算法
近年来,基于符号表示的时间序列分类方法受到广泛关注,大部分现有方法对原始数据进行符号表示时,没有使用类别的标签信息.提出基于线性判别分析(LDA)的时间序列符号表示方法,考虑最大化类间区分度,使用LDA对原始数据集进行维数约减.再利用信息增益寻找降维后数据的符号投影区间,采用多重系数分箱(MCB)技术将维数约简后数据表示成符号序列.该方法在20个时间序列数据集上的分类效果好于已有方法,有监督的符号表示方法能有效提高分类性能.
时间序列分类、线性判别分析、符号表示
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TP3(计算技术、计算机技术)
2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
259-265,307
