Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1192
Τίτλος: | A Dispersion-Based PAA Representation for Time Series |
Συγγραφείς: | Karamitopoulos, Leonidas Evangelidis, Georgios |
Τύπος: | Conference Paper |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | time series data mining dimensionality reduction time series representations |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2009 |
Πρώτη Σελίδα: | 490 |
Τελευταία Σελίδα: | 494 |
Τίτλος Τόμου: | 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering |
Επιτομή: | Time series data generation has exploded in almost every domain such as in business, industry, or medicine. The demand for analyzing efficiently the huge amount of this information necessitates the application of a representation on the purpose of reducing the intrinsically high dimensionality of time series. In this paper we introduce DPAA, a new representation that can be considered as a variation of piecewise aggregate approximation (PAA). DPAA segments a time series into a series of equal length sections and the corresponding mean and standard deviation are recorded for each one of them. The difference with PAA is that DPAA takes into consideration not only the central tendency but also the dispersion present in each section. We evaluate our representation by applying 1-NN classification on 20 widely utilized datasets in the literature. Experimental results indicate that the proposed representation performs better than other commonly applied representations in the majority of the datasets. |
URI: | https://doi.org/10.1109/CSIE.2009.622 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1192 |
ISBN: | 978-0-7695-3507-4 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.1109/CSIE.2009.622 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
2009_CSIE.pdf | 91,73 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons