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多元时间序列分类的解释方法评估
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
时间序列分类是数据科学和知识工程中的关键问题。过去二十年来，研究者提出了许多新方法，包括相似度度量、区间、形状、字典、深度学习和混合集成方法。最近，还有一些工具用于从时间序列中提取无监督信息摘要统计。通过对112个时间序列数据集进行的10000次学习实验的结果分析，发现基于特征的方法与当前先进的TSC算法一样准确，应该在TSC文献中得到更多关注。
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关键要点
- 时间序列分类（TSC）是数据科学和知识工程中的关键问题。
- 过去二十年，TSC 研究受到了广泛关注，提出了多种新方法。
- 新方法包括相似度度量、区间、形状、字典、深度学习和混合集成方法。
- 最近设计了几种工具用于从时间序列中提取无监督信息摘要统计。
- 对112个时间序列数据集进行的10000次学习实验表明，基于特征的方法与先进的TSC算法一样准确。
- 基于特征的方法在TSC文献中应得到更多关注。
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