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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 356 - 364 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.4.356
이용수
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Time series data produced from various sensors are mostly different from each other in length due to various environment of collection. Most time series classification methods, however, assume that the lengths of time series data are the same. There is no alternative, moreover, for variant-length time series classification except DTW and DTW-related methods and few researches on transformation of time series length can be found in direct ways. In this paper, we propose a length transformation method for effective variant-length time series classification. Proposed method is a similarity-preserving transformation and the restoration is possible. To evaluate the proposed method, experiments are conducted to compare the classification performance by applying well-known methods to the time series data before and after the transformation. The classification using the dataset transformed by the proposed method shows better performance on almost all measurements.
목차
1. 서론
2. 길이 변환 방법
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (21)
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Abanda, A., Mori, U., and Lozano, J. A. (2019), A Review on Distance Based Time Series Classification, Data Mining and Knowledge Discovery, 33(2), 378-412.
Ahn, G., Lee, H., and Hur, S. (2017), Feature Selection Method for Multivariate Time Series Data Classification, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 43(6), 413-421.
Bagnall, A., Lines, J., Bostrom, A., Large, J., and Keogh, E. (2017), The Great Time Series Classification Bake Off : A Review And Experimental Evaluation of Recent Algorithmic Advances, Data Mining and Knowledge Discovery, 31(3), 606-660.
Chaovalit, P., Gangopadhyay, A., Karabatis, G., and Chen, Z. (2011), Discrete Wavelet Transform-Based Time Series Analysis and Mining, ACM Computing Surveys(CSUR), 43(2), 1-37.
Chu, S., Keogh, E., Hart, D., and Pazzani, M. (2002), Iterative Deepening Dynamic Time Warping for Time Series, In Proceedings of the 2002 SIAM International Conference on Data Mining, Society for Industrial and Applied Mathematics, 195-212.
Ahn, G., Lee, H., and Hur, S. (2017), Feature Selection Method for Multivariate Time Series Data Classification, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 43(6), 413-421.
Bagnall, A., Lines, J., Bostrom, A., Large, J., and Keogh, E. (2017), The Great Time Series Classification Bake Off : A Review And Experimental Evaluation of Recent Algorithmic Advances, Data Mining and Knowledge Discovery, 31(3), 606-660.
Chaovalit, P., Gangopadhyay, A., Karabatis, G., and Chen, Z. (2011), Discrete Wavelet Transform-Based Time Series Analysis and Mining, ACM Computing Surveys(CSUR), 43(2), 1-37.
Chu, S., Keogh, E., Hart, D., and Pazzani, M. (2002), Iterative Deepening Dynamic Time Warping for Time Series, In Proceedings of the 2002 SIAM International Conference on Data Mining, Society for Industrial and Applied Mathematics, 195-212.
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