Problemet med tidsserieklassificeringen (TSC), där vi anser att alla realtidsbeställda data är en tidsserie, är en specifik utmaning för maskininlärning, eftersom beställning av variabler ofta är avgörande för att hitta de bästa diskriminerande egenskaperna. En av de mest lovande nya tillvägagångssätten är att hitta shatellets inom en datauppsättning. En formlet är en tidsseriesekvens som identifieras som representativ för klassens medlemskap. Den ursprungliga forskningen inom detta område inbäddade förfarandet för att hitta formletar i ett beslutsträd. Vi föreslår att man kopplar bort processen för att hitta formletar från klassificeringsalgoritmen genom att föreslå en formletsomvandling. Vi beskriver ett sätt att extrahera k bästa formlets från en datauppsättning i ett enda pass, och sedan använda dessa formlets för att omvandla data genom att beräkna avstånden från en serie till varje formlet. Vi visar att omvandling till detta nya datautrymme kan förbättra klassificeringsnoggrannheten, samtidigt som den förklarande kraften från formletar bibehålls.
Det minsta avståndet av tidsserien till en uppsättning formlets kan kategoriseras som en datatransformation (dimensionellitetsreduktion) och är namngiven som shatellet-transformed data REF.
A shapelet transform for time series classification
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}