Nyligen har forskningen om effektiv utvinning av tidigare okända, ofta förekommande mönster i en tidsserie data fått mycket uppmärksamhet. Dessa mönster kallas'motifs'. Motifs är användbara för olika tidsserier data mining uppgifter. I den här artikeln föreslår vi en motivalgoritm för upptäckt av motiv för att extrahera ett motiv som representerar ett karakteristiskt mönster av de givna uppgifterna baserat på principen om minimibeskrivningslängd (MDL). Dessutom kan algoritmen extrahera motiv från flerdimensionella tidsseriedata genom att använda Principal Component Analysis (PCA). I den experimentella utvärderingen visar vi hur effektiv motivalgoritmen är och hur användbara de extraherade motiven är för olika datautvinningsuppgifter.
Tanaka et al REF reducerade flerdimensionella tidsseriedata till en enda dimension med hjälp av Principal Component Analysis (PCA), följt av motivfyndighet baserad på principen om minsta beskrivningslängd.
Discovery of Time-Series Motif from Multi-Dimensional Data Based on MDL Principle
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}