基于DTWM的时序邻域特征选择算法
Feature selection of time-series neighborhood based on dtwm metric
1. 陕西中医药大学 基础医学院, 陕西 咸阳 712046
2. 长安大学 理学院, 西安 710064
3. 清华大学 软件学院, 北京 100084
摘要
现实生活中广泛存在的高维时序数据常常具有决策属性且时间长度不等的特点，使得现有的邻域粗糙集特征选择算法不再适用或分类性能下降。为了解决该问题，提出了一种基于DTWM度量的高维时序数据的特征选择方法。首先，引入马氏距离定义高维动态时间扭曲距离(Dynamic Time Warping of Mahalanobis，DTWM)用以度量属性间的相似性。接着定义了时序决策信息系统，用以存放非等长高维时序数据；提出基于DTWM距离度量的时序邻域关系和时序邻域粗糙集模型。最后通过定义内、外重要度，给出了属性依赖度作为筛选和提出属性的重要指标，进而提出了基于DTWM度量的高维时序数据的特征选择方法。通过五个公开数据集上的实验表明：所提出的算法较其他算法在分类精度上平均提升了14.2%和21.7%，充分证明了该方法的有效性和优越性。
基金项目
国家优秀青年科学基金项目(61822111)
陕西省教育教学改革研究项目23ZY022、陕西中医药大学教育教学改革研究项目23jg01
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0157
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-08-20] 优先出版
引用本文
杨璇, 王潇婉, 胡灵芝, 等. 基于DTWM的时序邻域特征选择算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0157. (Yang Xuan, Wang Xiaowan, Hu Lingzhi, et al. Feature selection of time-series neighborhood based on dtwm metric [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0157. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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