En mycket jämförande, funktionsbaserad metod för tidsserieklassificering införs som använder en omfattande databas med algoritmer för att extrahera tusentals tolkningsbara funktioner från tidsserier. Dessa egenskaper härrör från hela den vetenskapliga tidsserieanalyslitteraturen och inkluderar sammanfattningar av tidsserier i form av deras korrelationsstruktur, distribution, entropi, stationaritet, skalegenskaper och passar till en rad tidsseriemodeller. Efter beräkning tusentals funktioner för varje tidsserie i ett träningsset, de som är mest informativa av klassens struktur väljs med hjälp av girig framåt funktionsval med en linjär klassificering. Den resulterande funktionsbaserade klassificeringen lär sig automatiskt skillnaderna mellan klasser med hjälp av ett reducerat antal tidsserieegenskaper, och kringgår behovet av att beräkna avstånd mellan tidsserier. Representerar tidsserier på detta sätt resulterar i storleksordningar av dimensionalitetsreduktion, vilket gör att metoden kan fungera bra på mycket stora datauppsättningar som innehåller långa tidsserier eller tidsserier av olika längder. För många av de dataset som studerats översteg klassificeringsprestandan den för konventionella fallbaserade klassificeringsapparater, inklusive en av de närmaste grannklassningsmaskinerna som använder Euclideans avstånd och dynamisk tidsförvrängning och, viktigast av allt, de utvalda funktionerna ger en förståelse för egenskaperna hos datasetet, insikt som kan vägleda ytterligare vetenskapliga undersökningar.
En liknande, men mycket mer sofistikerad metod för tidsserieklassificering presenteras i studien REF.
Highly comparative feature-based time-series classification
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 26, 3026 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Biology']}