期刊文章详细信息
数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法
Survey of Feature Extraction Approaches for Time Series Classification
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]广东省计算中心,广州510033 [2]广东工业大学自动化学院,广州510006
基 金：广东省科技计划项目基金(2011B060500049;2010B090400545;2010A040300006)
年 份：2012
卷 号：21
期 号：10
起止页码：224-229
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、ZGKJHX、普通刊
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.
关 键 词：时序数据 分类 特征提取
分 类 号：TP311.13]
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