Abstract-Det finns en enorm ökning av intresset för tidsserier metoder och tekniker. Praktiskt taget varje bit av information som samlas in från mänskliga, naturliga och biologiska processer är mottaglig för förändringar över tid, och studien av hur dessa förändringar sker är en central fråga för att till fullo förstå sådana processer. Bland alla tidsseriebrytningar är klassificeringen sannolikt den mest framträdande. I tidsserier klassificering finns en betydande kropp av empirisk forskning som indikerar att k-nearest granne regel i tidsdomänen är mycket effektiv. Vissa tidsseriefunktioner är dock inte lätta att identifiera på detta område och en förändring i representationen kan avslöja några betydande och okända funktioner. I detta arbete föreslår vi användning av upprepningsytor som representationsdomän för tidsserieklassificering. Vårt tillvägagångssätt mäter likheten mellan återkommande tomter med Campana-Keogh (CK-1) avstånd, en Kolmogorov komplexitetsbaserade avstånd som använder videokomprimering algoritmer för att uppskatta bild likhet. Vi visar att återkommande tomter allierade med CK-1 avstånd leder till betydande förbättringar i noggrannhetshastigheter jämfört med Euclidean avstånd och Dynamic Time Warping i flera datamängder. Även om återfallsytor inte kan ge den bästa noggrannheten för alla datamängder, visar vi att vi i förväg kan förutsäga att vår metod kommer att överträffa tidsrepresentationen med Euclidean och Dynamic Time Warping avstånd.
I REF representerar de först tidsserier med återkommande tomter och mäter sedan likheten mellan återkommande tomter med Campana-Keogh (CK-1) avstånd (PRCD).
Time Series Classification Using Compression Distance of Recurrence Plots
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}