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时间序列的早期分类：分类体系和基准
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内容提要
时间序列分类（TSC）是数据科学和知识工程中的关键问题。研究表明，基于特征的方法在TSC中的性能与当前先进算法一样准确，值得关注。
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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 研究受到广泛关注，出现了多种新方法。
- 新方法包括基于相似度度量、区间、形状、字典、深度学习和混合集成方法。
- 近年来，设计了几种从时间序列中提取无监督信息摘要统计的工具。
- 研究表明，基于特征的方法在 TSC 中的性能与当前先进算法一样准确。
- 基于特征的方法在 TSC 文献中应得到更多关注。
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