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Temporal Streaming Batch Principal Component Analysis for Time Series Classification
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内容提要
本研究提出了一种新的时序流批次主成分分析算法（TSBPCA），旨在解决长序列多元数据分类中的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显著提高了分类精度和时间效率，尤其在长序列数据集上，准确率提高约7.2%，执行时间减少49.5%。
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关键要点
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本研究提出了一种新的时序流批次主成分分析算法（TSBPCA）。
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该算法旨在解决长序列多元数据分类中的训练时间长和准确率下降的问题。
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实验结果显示，该算法在五个真实数据集上显著提高了分类精度和时间效率。
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在长序列数据集上，准确率提高约7.2%，执行时间减少49.5%。
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