| 基于关键形态特征的多元时间序列降维方法 |
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| 作者姓名： | 李海林 梁叶 |
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| 作者单位： | 华侨大学工商管理学院,福建泉州362021;华侨大学工商管理学院,福建泉州362021 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(71771094,61300139);福建省自然科学基金项目(2019J01067);福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目(Z1625112). |
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| 摘 要： | 针对传统主成分分析及相关方法对多元时间序列特征表示的局限性,以及降维效果对数据相似性度量质量的影响,从数据形态特征的角度出发,提出一种关键形态特征的多元时间序列降维方法.利用动态时间弯曲方法找出训练集每个类别的中心多元时间序列,根据形态特征找出每个中心多元时间序列的关键特征变量分量的重要度,使用重要度提取若干个关键特征变量分量,达到数据降维的目的.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效地根据形态特征对多元时间序列进行降维,并且能够取得更好的分类效果.
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| 关 键 词： | 数据降维 多元时间序列 动态时间弯曲 形态特征 分类 |
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