研究の12、メトリクス類似の時系列トレンド
- 論文タイトル：研究メトリクス類似の時系列トレンド-コンピュータ工学と応用、タン張呂、王Zhaogang、胡漢。
- 学び
の時系列データの類似性尺度 - 研究の動機
- 改善されたセグメント、DTW参照動的プログラミング原理、動的パターンマッチング法（DPM）の時系列パターンによる効果を測定する類似時系列トレンドのパターンに基づいて拡張。
- 文学レビュー
- 時系列データマイニング研究の焦点がある類似性メトリックは、時系列データのためのデータマイニング、類似性尺度に基づいています。
- ユークリッド距離とDTWは、ユークリッド距離のような多くの時間系列は、ユークリッド距離を欠いているが、そこであり、計算の複雑さのためにアップのみ、時系列の長さを測定することができる傾向を識別することができない、DTW利用類似性尺度であります高い時間複雑。
- 時系列パターン大幅に時間消費を低減に対するDTW法と異なる圧縮率類似で配列間の傾向だけでなく正確な測定の類似性尺度に基づきます。
- 研究デザイン
- 適切なデータセットを選択します
- 実験データは、等しい長さの適合直線セグメントました
- 分類するのに選ばれた階層的クラスタリング分析方法の使用に関するデータ
- ユークリッド距離、DTW、DPM、実験的な比較分析
- データセット使用して
知識発見UCI制御マップデータのデータベースファイルを使用して、最初の5つのサンプルデータを特徴とノーマルクラスを選択します。 - 結論
- 体験学習
最近コンピュータエンジニアリングとアプリケーションの記事に掲載されたが、研究の目的は、より効率的なDPMは、DTWに基づいて計算されている、それは時系列類似性尺度の動向や新しいアイデアのための新しい方法です。
