DTW距離を用いた時系列データのベクトル空間への埋込

水原 悠子  林 朗  末松 伸朗  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J88-D2   No.2   pp.241-249
発行日: 2005/02/01
Online ISSN: 
DOI: 
Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: パターン認識
キーワード: 
機械学習,  時系列,  パターン認識,  DTW,  Kernel PCA,  

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あらまし: 
動的時間伸縮(DTW)により得られたデータ間距離をもとに,時系列データをベクトル空間へ埋め込み,埋込空間にて分類するアプローチを提案する.ラベル付データとラベルなしデータが最初に与えられる学習問題設定のもとで,埋込手法の候補として,MDSによるユークリッド空間への埋込,擬似ユークリッド空間への埋込,及びラプラシアン固有マップ法による埋込の3手法を考える.DTW距離の性質と埋込手法の適合性に関する考察,及び分類実験により,ラプラシアン固有マップ法による埋込が3手法の中で最も高い分類精度につながることが分かった.また,ラプラシアン固有マップ法を用いた提案アプローチは k-近傍法より高い分類精度を実験で示した.