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quant: a minimalist interval method for time series classification
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DOI：10.1007/s10618-024-01036-9.png)
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摘要
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摘要我们证明，在标准基准数据集上进行时间序列分类时，使用单一类型的特征（分位数）、固定区间以及一个“开箱即用”的分类器，可以在平均上达到与现有最精确区间方法相同的精度。这种对基于区间方法的提炼代表了一种快速且准确的时间序列分类方法，在UCR档案扩展的142个数据集上达到了最先进的精度，总计算时间（训练和推理）不足15分钟，仅使用一个CPU核心。
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