一种使用shapelets的增量式时间序列分类

根据时间序列数据维度高、实值有序、数据间存在自相关性等特点,对时间序列分类过程进行研究。研究了当前比较流行的时间序列分类方法;从图像处理的角度出发,提出了一种将图片信息转化为时间序列数据的ITTS方法。shapelets作为最能够表示一条时间序列的子序列,随着时间的推移,这个特征序列可能会动态地发生变化。基于这样的思想,提出了一种基于动态发现shapelets的增量式时间序列分类算法IPST。该算法能够较好地动态发现当前最优的k个shapelets,从而提高时间序列分类的准确度。 得到 的shapelets集合还可以与多个传统的分类器结合,从而获得更佳的分类效果。