基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类-山东大学学报工学版.pdfVIP

　第４６卷　第３期 山　东　大　学　学　报　（工　学　版） ２０１６年６月　 　 　　 Ｖｏｌ．４６　 Ｎｏ．３　　 　ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＳＣＩＥＮＣＥ） Ｊｕｎ．２０１６　 　文章编号：１６７２３９６１（２０１６）０３００５１０７　　　ＤＯＩ：１０６０４０／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２３９６１２２０１５０５０ 基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类 １ １，２ 陶志伟 ，张莉 （１．苏州大学计算机科学与技术学院，江苏 苏州２１５００６； ２．江苏省计算机信息处理技术重点实验室，江苏 苏州２１５００６） 摘要：提出一种基于马氏距离的分段矢量量化时间序列分类（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓｄｉｓｔａｎｃｅｂａｓｅｄｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕ ｓｉｎｇＰＶＱＡ，ＭＰＶＱＡ）算法。该算法在继承传统算法时间复杂度的基础上，引入马氏距离，克服了欧氏距离容易 受模式特征量纲影响的缺点，提高了算法精度。首先，在训练时采用分段矢量量化近似方法获得码本，然后以马 氏距离为相似性度量对时间序列进行分段重构。对重构后的时间序列，同样基于马氏距离为相似性度量进行判 别。在４个时间序列数据集上进行的试验结果验证了所提方法在时间序列表示和分类上的优越性。 关键词：马氏距离；分段矢量量化；时间序列；码本；欧氏距离；特征量纲；重构 中图分类号：ＴＰ３０２７　　　文献标志码：Ａ Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｐｉｅｃｅｗｉｓｅｖｅｃｔｏｒｑｕａｎｔｉｚｅｄａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄｏｎＭａｈａｌａｎｏｂｉｓｄｉｓｔａｎｃｅ １ １，２ ＴＡＯＺｈｉｗｅｉ，ＺＨＡＮＧＬｉ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｏｃｈｏｗＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ； ２．ＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ＳｏｏｃｈｏｗＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡＭａｈａｌａｎｏｂｉｓｄｉｓｔａｎｃｅｂａｓｅｄｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇＰＶＱＡ（ＭＰＶＱＡ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ． ＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｉｎｈｅｒｉｔｉｎｇｔｈｅｔｉｍｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｂｙｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇＭａｈａｌａｎｏｂｉｓｄｉｓｔａｎｃｅ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｕｌｄｅａｓｉｌｙｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｄｅｆａｕｌｔｔｈａｔｔｈｅＥｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅｗａｓｅａｓｉｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｔｈｅｍｏｄｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙ．ＰＶＱＡｗａｓｆｉｒｓｔｕｓｅｄｔｏｇｅｎｅｒａｔｅａｃｏｄｅｂｏｏｋｕｓｉｎｇｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅ Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓｄｉｓｔａｎｃｅｗａｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｏｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙａｎｄｕｓｅｄｔｏｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｉｍｅｓｕ