【摘 要】
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Shapelet序列分析为时间序列分类提供了一种快速分类的方法,但Shapelet序列抽取速度很慢,限制了它的应用范围.为了加快Shapelet序列的提取,提出了一种基于主成分分析的改进方
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Shapelet序列分析为时间序列分类提供了一种快速分类的方法,但Shapelet序列抽取速度很慢,限制了它的应用范围.为了加快Shapelet序列的提取,提出了一种基于主成分分析的改进方法.首先运用主成分分析法(PCA)对时间序列数据集进行降维,采用降维后的数据表示原数据,然后对降维后的数据提取出最能代表类特征的Shapelet序列.实验结果表明:本方法在保证分类准确率的前提下,提高了运算速度.
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