スペクトルと周波数を用いた形状に基づいた時系列データの類似度測定手法
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概要
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現在,多様な時系列データ間の類似度測定手法が提案されている.しかし,既存の類似度測定手法はデータ点間のユークリッド距離のみに基づき,時系列データの形状を考慮していない.本論文では,時系列データの形状に着目した新しい類似度測定手法Distance based on Frequency and Spectrum(DiFS)を提案する.DiFSは,時系列データを連続したベクトル列から構成される形状と考える.類似度測定に用いる特徴量はベクトルのスペクトル解析により決定する.そして,個々のベクトルのスペクトルを用いて類似度を計測している.さらに,DiFSによる類似度測定の計算コスト削減手法を提案する.最終的に,時系列データの評価データを用いた分類実験を行い,提案手法の有効性と効率性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-02-26
著者
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