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时间序列分类的时序流批次主成分分析
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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
本研究提出了一种基于主成分分析的时序流压缩与降维算法（TSBPCA），有效解决了长序列多元数据训练时间长和准确率下降的问题。实验结果显示，该算法在五个真实数据集上的分类精度提高约7.2%，执行时间减少49.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于主成分分析的时序流压缩与降维算法（TSBPCA）。
- 该算法解决了长序列多元数据训练时间长和准确率下降的问题。
- TSBPCA通过流式PCA时间估计和时间块更新持续更新整个序列的紧凑表示。
- 实验结果显示，该算法在五个真实数据集上的分类精度提高约7.2%。
- 该算法的执行时间减少49.5%。
