Участник:Goncharovalex
Материал из MachineLearning.
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
lyoshamipt@mail.ru
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2015, 6-й семестр
Метрическая классификация временных рядов с выравниванием относительно центроидов классов.
В работе рассматривается задача многоклассовой классификации временных рядов. Классификация производится с помощью метрических методов, использующих матрицу попарных расстояний между временными рядами. Вычисление такой матрицы является трудоемким, так как ее размерность равна числу объектов выборки. С целью снижения размерности предлагается предварительно выделять эталонные объекты, а именно центроиды каждого класса, и строить матрицу попарных расстояний между объектами выборки и эталонными объектами классов. Для вычисления попарных расстояний между объектами предлагается использовать метод динамического выравнивания временных рядов. В качестве прикладной задачи рассматривается задача распознавания типа движения по данным акселерометра мобильного телефона. Метрический алгоритм классификации, исследованный в этой работе, сравнивается в точности и быстродействии с алгоритмом разделяющей классификации.
Публикация
А.В.Гончаров, М.С. Попова, В. В. Стрижов Метрическая классификация временных рядов с выравниванием относительно центроидов классов // Системы и средства информатики. 2015 №4 (опубликована).
Осень 2015, 7-й семестр
Метрическая классификация временных рядов со взвешенным выравниванием относительно центроидов классов.
В работе рассматривается задача метрического анализа и классификации временных рядов. Метрические методы используют матрицу попарных расстояний, строящуюся при помощи фиксированной функции расстояния. Вычислительная сложность алгоритмов, использующих такую матрицу, по меньшей мере, квадратична относительно числа временных рядов. Проблема снижения вычислительной сложности решается путем предварительного выделения эталонных объектов, центроидов классов, и последующего их использования для описания классов. В качестве базовой модели классификации выбрана модель, использующая динамическое выравнивание временных рядов для построения центроида. В работе предлагается ввести функцию весов центроида, влияющую на вычисление расстояния между объектами. Для анализа алгоритма построения центроида использованы как временные ряды элементарных функций, так и временные ряды физической активности человека с акселерометра мобильного телефона. Свойства построенной модели исследуются и сравниваются со свойствами модели, выбранной в качестве базовой.
Публикация
А.В.Гончаров, В. В. Стрижов Метрическая классификация временных рядов со взвешенным выравниванием относительно центроидов классов // Информатика и ее применения. 2016 №2 (принята в печать).
