shapelet transform是怎样得到特征的
时间: 2024-06-06 18:09:33 浏览: 9
Shapelet Transform 是一种用于时间序列分类的特征提取方法。它通过从时间序列中提取类似于模板的短段(Shapelets),并将这些短段作为特征来描述整个时间序列。具体实现上,Shapelet Transform 需要在训练集中搜索所有可能的 Shapelet,并计算它们对每个时间序列的分类贡献。这个过程可以通过一些基于启发式的方法实现,如贪心算法、回溯算法等。最终,通过对提取到的 Shapelet 进行合并和筛选,可以得到一个较小的且有效的特征集用于分类。
相关问题
shapelet transform
Shapelet transform 是一种基于时间序列数据的特征提取方法,它可以将时间序列数据中的局部子序列(即形状子序列)与所有可能的子序列进行比较,从而识别出具有较高区分度的子序列作为特征,进而用于分类或回归任务。这种方法有着较高的准确率和可解释性,被广泛应用于医疗、金融、能源等领域的时间序列分析和预测中。
shapelet transform原理
Shapelet Transform 是一种基于时间序列数据分类的算法,其原理是通过发现时间序列中重要的子序列(即“shapelets”),并使用这些子序列来构造特征,从而提高分类准确率。具体来说,Shapelet Transform 首先从时间序列中选择长度不同的子序列作为候选 shapelets,然后通过计算每个 shapelet 的距离得分来排序,并选择得分最高的 shapelet 作为最终的 shapelet。最后,使用所选 shapelets 计算时间序列的特征向量,并将其作为输入进行分类。
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