数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法
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广东省科技计划项目基金(2011B060500049, 2010B090400545, 2010A040300006)


Survey of Feature Extraction Approaches for Time Series Classification
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    摘要:

    特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取. 针对每一类的特征提取方法, 进一步研究了它相应的分类方法和它在时间序列数据中的应用邻域.

    Abstract:

    The main contributions of this paper are: 1) The main feature extraction approaches are classified into four categories; 2) The main idea of each category is analyzed, the advantages and disadvantages are pointed out; 3) The guidelines of choosing suitable feature extraction approach is suggested.

    参考文献
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引用本文

林珠,邢延.数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法.计算机系统应用,2012,21(10):224-229

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  • 收稿日期:2012-02-06
  • 最后修改日期:2012-03-04
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