A multi-measure nearest neighbor algorithm for time series classification

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: A multi-measure nearest neighbor algorithm for time series classification
Autori: Fabris, Fábio; Drago, Idilio; Varejão, Flávio M.
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 153-162
Titolo del periodico: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
Tipo di referee: Comitato scientifico
Editore: Springer
ISBN: 3540883088
ISSN: 1611-3349
Volume: 5290
Titolo del convegno: 11th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence, IBERAMIA 2008
Luogo dell'evento: Lisbon, Portugal
Data dell'evento: 2008
Luogo di pubblicazione: Heidelberg
Abstract: In this paper, we have evaluated some techniques for the time series classification problem. Many distance measures have been proposed as an alternative to the Euclidean Distance in the Nearest Neighbor Classifier. To verify the assumption that the combination of various similarity measures may produce a more accurate classifier, we have proposed an algorithm to combine several measures based on weights. We have carried out a set of experiments to verify the hypothesis that the new algorithm is better than the classical ones. Our results show an improvement over the well-established Nearest-Neighbor with DTW (Dynamic Time Warping), but in general, they were obtained combining few measures in each problem used in the experimental evaluation
Data: 2008
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: data mining, machine learning, multi-measure classifier, time series classification
Dipartimenti (originale): NON SPECIFICATO
Dipartimenti: DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
URL correlate:
Area disciplinare:
Data di deposito: 13 Dic 2016 23:17
Data ultima modifica (IRIS): 13 Dic 2016 22:17:24
Data inserimento (PORTO): 15 Dic 2016 05:35
Numero Identificativo (DOI): 10.1007/978-3-540-88309-8_16
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2659199
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Citazioni:

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