基于LDA符号表示的时间序列分类算法

• 作者: 单中南 武天鸿 翁小清
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列分类 线性判别分析 符号表示
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 259-265,307
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 6311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.02.040

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武天鸿	河北经贸大学信息技术学院	4	5	1.0	2.0
2	翁小清	河北经贸大学信息技术学院	13	90	4.0	9.0
3	单中南	河北经贸大学信息技术学院	5	9	2.0	3.0