書誌事項
- タイトル別名
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- Embedding Time Series Data Using Dynamic Time Warping Distances
- DTW キョリ オ モチイタ ジケイレツ データ ノ ベクトル クウカン エ ノ ウメコミ
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説明
動的時間伸縮(DTW)により得られたデータ間距離をもとに, 時系列データをベクトル空間へ埋め込み, 埋込空間にて分類するアプローチを提案する.ラベル付データとラベルなしデータが最初に与えられる学習問題設定のもとで, 埋込手法の候補として, MDSによるユークリッド空間への埋込, 擬似ユークリッド空間への埋込, 及びラプラシアン固有マップ法による埋込の3手法を考える.DTW距離の性質と埋込手法の適合性に関する考察, 及び分類実験により, ラプラシアン固有マップ法による埋込が3手法の中で最も高い分類精度につながることが分かった.また, ラプラシアン固有マップ法を用いた提案アプローチはk-近傍法より高い分類精度を実験で示した.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理
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電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 J88-D-II (2), 241-249, 2005-02-01
電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050859536460123264
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- NII論文ID
- 110003225249
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- NII書誌ID
- AA11340957
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- ISSN
- 09151923
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- NDL書誌ID
- 7241205
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- journal article
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- データソース種別
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