宁德师范学院学报：自然科学版
寧德師範學院學報：自然科學版
저덕사범학원학보：자연과학판
Journal of Ningde Teachers College(Natural Science)
2011年
4期
344-347
,共4页
时间序列%相似性度量%分类
時間序列%相似性度量%分類
시간서렬%상사성도량%분류
time series%similarity measure%classification
时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作,寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义.文章提出了基于关键点分段的KT分段线性模式表示和基于时间序列模式表示的KT动态模式匹配距离,采用1NN分类方法,设计了子序列查询实验,对欧氏距离、动态弯曲距离和基于KT模式的动态匹配距离进行了准确率和误报率的分析比较,结果显示该度量方法具有更高的准确性.
時間序列的相似性度量是時間序列數據挖掘研究中的一箇重要問題,是進行序列查詢、分類、預測的一項基礎工作,尋求一種好的度量對提高挖掘任務的效率和準確性有著至關重要的意義.文章提齣瞭基于關鍵點分段的KT分段線性模式錶示和基于時間序列模式錶示的KT動態模式匹配距離,採用1NN分類方法,設計瞭子序列查詢實驗,對歐氏距離、動態彎麯距離和基于KT模式的動態匹配距離進行瞭準確率和誤報率的分析比較,結果顯示該度量方法具有更高的準確性.
시간서렬적상사성도량시시간서렬수거알굴연구중적일개중요문제,시진행서렬사순、분류、예측적일항기출공작,심구일충호적도량대제고알굴임무적효솔화준학성유착지관중요적의의.문장제출료기우관건점분단적KT분단선성모식표시화기우시간서렬모식표시적KT동태모식필배거리,채용1NN분류방법,설계료자서렬사순실험,대구씨거리、동태만곡거리화기우KT모식적동태필배거리진행료준학솔화오보솔적분석비교,결과현시해도량방법구유경고적준학성.
Similarity measure of time series is an important problem in data mining.It is basic for sequence query,classification and prediction.An appropriate measure is vital to improve the accuracy and efficiency of mining tasks.According to the important segment KT representation,a new similarity measure,called KT Dynamic Pattern Matching distance（KT-DTW）,is proposed.In 1NN classification,the study respectively compares Euclidean distance,DTW and KT-DTW to an accurate rate and false alarm rate.The results showed that the measurement method has higher accuracy.
