کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6939473 1449971 2018 18 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Asymmetric learning vector quantization for efficient nearest neighbor classification in dynamic time warping spaces
ترجمه فارسی عنوان
کوانتسور بردار یادگیری نامتقارن برای طبقه کارآیی نزدیکترین همسایه در فضاهای پراکندگی زمان پویا
کلمات کلیدی
کوانتوم برداری بردار یادگیری، سری زمانی، انحراف زمان دینامیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
The nearest neighbor method together with the dynamic time warping (DTW) distance is one of the most popular approaches in time series classification. This method suffers from high storage and computation requirements for large training sets. As a solution to both drawbacks, this article extends learning vector quantization (LVQ) from Euclidean spaces to DTW spaces. The proposed generic LVQ scheme uses asymmetric weighted averaging as update rule. We theoretically justify the asymmetric LVQ scheme via subgradient techniques and by the margin-growth principle. In addition, we show that the decision boundary of two prototypes from different classes is piecewise quadratic. Empirical results exhibited superior performance of asymmetric generalized LVQ (GLVQ) over other state-of-the-art prototype generation methods for nearest neighbor classification.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 76, April 2018, Pages 349-366
نویسندگان
, ,