論文の概要: SS-shapelets: Semi-supervised Clustering of Time Series Using Representative Shapelets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03292v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 04:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 14:07:11.314022
• Title: SS-shapelets: Semi-supervised Clustering of Time Series Using Representative Shapelets
• Title（参考訳）: ss-shapelets:代表シェープレットを用いた時系列の半教師付きクラスタリング
• Authors: Borui Cai, Guangyan Huang, Shuiqiao Yang, Yong Xiang, and Chi-Hung Chi
• Abstract要約: 時系列クラスタリングにおいて、局所的特徴(サブシーケンス)を用いて時系列を識別するシェープレットが有望である。 既存の時系列クラスタリング法は、非形式的サブシーケンスの大きなプールからシェープレットを発見するため、代表的なシェイプレットを捕捉できない可能性がある。 本稿では,SS-Shapelets法を用いて時系列の半教師付きクラスタリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.422515563089296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shapelets that discriminate time series using local features (subsequences) are promising for time series clustering. Existing time series clustering methods may fail to capture representative shapelets because they discover shapelets from a large pool of uninformative subsequences, and thus result in low clustering accuracy. This paper proposes a Semi-supervised Clustering of Time Series Using Representative Shapelets (SS-Shapelets) method, which utilizes a small number of labeled and propagated pseudo-labeled time series to help discover representative shapelets, thereby improving the clustering accuracy. In SS-Shapelets, we propose two techniques to discover representative shapelets for the effective clustering of time series. 1) A \textit{salient subsequence chain} ($SSC$) that can extract salient subsequences (as candidate shapelets) of a labeled/pseudo-labeled time series, which helps remove massive uninformative subsequences from the pool. 2) A \textit{linear discriminant selection} ($LDS$) algorithm to identify shapelets that can capture representative local features of time series in different classes, for convenient clustering. Experiments on UCR time series datasets demonstrate that SS-shapelets discovers representative shapelets and achieves higher clustering accuracy than counterpart semi-supervised time series clustering methods.
• Abstract（参考訳）: 時系列クラスタリングにおいて、局所的特徴(サブシーケンス)を用いて時系列を識別するシェープレットが有望である。 既存の時系列クラスタリング法は、非形式的サブシーケンスの大きなプールからシェープレットを発見し、その結果、クラスタリングの精度が低くなるため、代表的なシェイプレットを捕捉できない可能性がある。 本稿では,少数のラベル付きおよびプロパゲーション付き擬似ラベル付き時系列を用いた半教師付き時系列クラスタリング(SS-Shapelets)手法を提案する。 SS-Shapeletでは,時系列のクラスタリングを効果的に行うための2つの手法を提案する。 1) \textit{salient subsequence chain} (ssc$) ラベル付き/pseudoラベル付き時系列のsalient subsequence(候補シェープレット)を抽出できる。 2) 異なるクラスにおける時系列の代表的な局所的特徴をキャプチャーできるシェープレットを識別し、便利なクラスタリングを行うための, テキストit{linear discriminant selection}(LDS$)アルゴリズム。 UCR時系列データセットの実験では、SS-シェープレットが代表的なシェープレットを発見し、対応する半教師付き時系列クラスタリング法よりも高いクラスタリング精度を達成することが示されている。

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