Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time Series Classification via Topological Data Analysis

論文の概要: Time Series Classification via Topological Data Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01956v1
Date: Wed, 3 Feb 2021 09:09:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-04 17:47:25.969349
Title: Time Series Classification via Topological Data Analysis
Title（参考訳）: トポロジカルデータ分析による時系列分類
Authors: Alperen Karan, Atabey Kaygun
Abstract要約: 我々は2つの公開データセットに対して2次および3次分類タスクを実行する。我々は、安定な位相的特徴を設計するために永続的ホモロジーを用いて目標を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we develop topological data analysis methods for classification tasks on univariate time series. As an application we perform binary and ternary classification tasks on two public datasets that consist of physiological signals collected under stress and non-stress conditions. We accomplish our goal by using persistent homology to engineer stable topological features after we use a time delay embedding of the signals and perform a subwindowing instead of using windows of fixed length. The combination of methods we use can be applied to any univariate time series and in this application allows us to reduce noise and use long window sizes without incurring an extra computational cost. We then use machine learning models on the features we algorithmically engineered to obtain higher accuracies with fewer features.
Abstract（参考訳）: 本稿では,一変時間系列における分類タスクのトポロジカルデータ解析手法を提案する。アプリケーションとして,ストレスおよび非ストレス条件下で収集された生理的信号からなる2つの公開データセット上で,バイナリおよび3次分類タスクを行う。我々は,固定長の窓を使わずに,信号の遅延埋め込みとサブワインドウを行うことにより,安定な位相的特徴を設計できる永続的ホモロジーを用いて目標を達成する。私たちが使用するメソッドの組み合わせは、任意の一変時間系列に適用することができ、このアプリケーションでは、余分な計算コストを課すことなく、ノイズを削減し、長いウィンドウサイズを使用することができます。次に、アルゴリズムで設計した機能に基づいて機械学習モデルを使用し、より少ない機能でより高い精度を得る。

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