izpis_h1_title_alt

Measuring similarity of univariate time series
ID Kljun, Maša (Avtor), ID Štrumbelj, Erik (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (567,71 KB)
MD5: 7F327DCE9DCE398D5C3B8B6A608E8694

Izvleček
In this thesis we review 12 time series similarity measures and 3 classifications of these measures into groups. We view similarity measures in terms of time complexity, support of time series of different lengths, and normalization. With empirical evaluation we check measures' invariances to warping and scaling, their clustering performance, and how similar they are. We find out that although several measures perform well on average no measure performs well in all cases. We see that the Piccolo distance is invariant to warping and scaling, and that it stands out with its clustering performance and linear time complexity. We also see that compression-based measures perform poorly on average.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:time series, similarity measures, classification of similarity measures, clustering
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2020
PID:20.500.12556/RUL-119310 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:28472067 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:07.09.2020
Število ogledov:1231
Število prenosov:251
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Merjenje podobnosti univariatnih časovnih vrst
Izvleček:
V diplomskem delu obravnavamo 12 mer podobnosti za časovne vrste in 3 delitve le-teh v skupine. Mere podobnosti obravnavamo z vidika njihovih časovnih zahtevnosti ter drugih lastnosti, kot so sposobnost primerjave časovnih vrst različnih dolžin in normalizacija razdalje. Empirično preverimo invariantnost mer na ukrivljanje in množenje s skalarjem, njihovo uspešnost pri gručenju in kako podobne so si. Ugotovimo, da nobena mera ni ustrezna v vseh primerih, saj ima vsaka svoje pomanjkljivosti. Vidimo, da je razdalja Piccolo invariantna na ukrivljanje in množenje s skalarjem ter da izstopa s svojo linearno časovno zahtevnostjo in dobrim rezultatom pri gručenju. Vidimo tudi, da mere, ki temeljijo na kompresiji, v povprečju ne dajejo dobrih rezultatov.

Ključne besede:časovne vrste, mere podobnosti, klasifikacija mer podobnosti, gručenje

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj