在时间序列中寻找模体集
机器学习
2014-07-15 v1 数据库
摘要
时间序列模体是时间序列中频繁出现的代表性子序列；模体集是被视为给定模体实例的子序列集合。我们专注于寻找模体集。我们的动机是检测家庭用电概况中的模体集，以代表重复的家庭用电模式。我们提出了三种寻找模体集的算法。其中两种是基于成对比较的贪心算法，第三种使用集合质量的启发式度量直接寻找模体集。我们在模拟数据集和用电数据上比较了这些算法。结果表明，Scan MK（利用最佳匹配对寻找模体集的最简单方法）在我们的合成数据上的准确性低于 Set Finder 和 Cluster MK，尽管后者对参数设置非常敏感。我们对用电数据的输出进行了定性分析，并证明 Scan MK 和 Set Finder 都能在此类数据中发现有用的模体集。
引用
@article{arxiv.1407.3685,
title = {Finding Motif Sets in Time Series},
author = {Anthony Bagnall and Jon Hills and Jason Lines},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.3685},
year = {2014}
}