نبذة مختصرة : As the production of time series increases, so does the need to mine them. Currently one of the most prominent mining tasks has been the time series classification. This task received many publications and solutions mainly focused on classification accuracy. This led to a state of the art specialized in high accuracy results, but also with a high processing time. This characteristic makes the solution usability infeasible for large scale problems. Aiming to obtain both accurate and fast results, this work proposes 4T. It is a dictionary-based algorithm of feature extraction and selection focused on the efficiency of time series classification. The efficiency was proposed in this dissertation as an evaluation metric and was defined as the fraction between score and fitting time of a classification. The results obtained by 4T show an average efficiency higher than the efficiency of the available state-of-the-art results. These results include two scores: accuracy and AUROC. Along with fitting time the scores were calculated by classifying 71 datasets of the UEA & UCR archive. ; CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior ; Dissertação (Mestrado) ; Com o aumento da produção de séries temporais, houve também o aumento da necessidade de minerá-las. Uma das tarefas de mineração que mais ganhou destaque nos últimos anos foi a classificação de séries temporais. Essa tarefa recebeu muitas publicações e soluções que focaram principalmente na acurácia das classificações. Isso levou a um estado da arte especializado em resultados de alta acurácia, mas também com um alto tempo de processamento. Essa particularidade inviabiliza o uso das soluções em problemas reais de maior escala. Com o objetivo de obter resultados tão acurados quanto rápidos, este trabalho propõe o 4T que é um algoritmo de extração e seleção de características baseado em dicionário com foco na eficiência da classificação de séries temporais. A eficiência, proposta nesta dissertação como uma métrica de avaliação, foi definida como ...
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