6
时间序列分类的功能
我考虑基于可变长度时间序列的（多类）分类问题，即找到函数 通过时间的全局表示，由固定大小为的一组选定特征独立于， 然后对该功能集使用标准分类方法。 我对预测不感兴趣，即预测˚F （X Ť）= ÿ ∈ [ 1 .. ķ ]TTTf(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1, \dots, x_T)\\ \text{with } x_t \in \mathbb{R}^d ~, viviv_iDDDTTTϕ(XT)=v1,…,vD∈R ,ϕ(XT)=v1,…,vD∈R ,\phi(X_T) = v_1, \dots, v_D \in \mathbb{R}~,xT+1xT+1x_{T+1}。例如，我们可以分析人的行走方式以预测其性别。 我可能要考虑哪些标准功能？ 例如，我们可以明显地使用序列的均值和方差（或更高阶矩），也可以查看频域，就像该序列的离散傅里叶变换（或离散小波变换）的某个间隔中包含的能量一样。