Abstrakt. Tidsserieklassificering är en allmänt granskad uppgift inom datautvinning med olika vetenskapliga och industriella tillämpningar. Ny forskning inom detta område har visat att den enkla närmaste granne klassificerare med hjälp av DTW (Dynamic Time Warping) som avståndsmått fungerar exceptionellt bra, i de flesta fall överträffar mer avancerade klassificeringsalgoritmer. Val av instans är en allmänt tillämpad metod för att förbättra effektiviteten hos närmaste grannes klassificering med avseende på klassificeringstid. Detta tillvägagångssätt minskar utbildningens storlek genom att välja de bästa representativa instanserna och endast använda dem vid klassificering av nya instanser. I detta dokument introducerar vi en ny instans urvalsmetod som utnyttjar hubness fenomenet i tidsserie data, där det anges att några få fall tenderar att vara mycket oftare närmaste grannar jämfört med de återstående fallen. Baserat på hubness föreslår vi ett ramverk för poängbaserat urval, vilket kombineras med en principiell metod för att välja instanser som optimerar täckningen av träningsdata. Vi diskuterar de teoretiska övervägandena av att kasta instans urval problem som en graf-täckning problem och analysera den resulterande komplexiteten. Vi jämför experimentellt den föreslagna metoden, betecknad som INSIGHT, mot FastAWARD, en toppmodern metod för urval av tidsserier. Våra resultat tyder på betydande förbättringar när det gäller klassificeringsnoggrannhet och drastisk minskning (storleksordning) av verkställighetstiderna.
I vårt tidigare arbete REF visade vi att urval av exempel är ett NP-komplett problem och diskuterade täckning av de utvalda instanserna.
INSIGHT: Efficient and Effective Instance Selection for TimeSeries Classification
{'venue': 'in 15th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), ser. LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}