기능 데이터 분류기의 성능 향상을 위한 비지도 학습과 지도 학습 기법의 결합

초록 이 논문은 기능 데이터 분석과 비지도 및 지도 분류 방법을 결합한 지도 분류 전략을 제공합니다. 구체적으로, 기능 데이터로 처리된 고차원 시계열에 대한 2단계 분류 기술을 제안합니다. 첫 번째 단계는 적절한 메트릭을 사용한 비지도 분류를 통해 데이터에서 추가 지식을 추출하는 것입니다. 두 번째 단계는 적절한 기초 표현을 통해 학습된 새로운 패턴에 대한 기능 지도 분류를 적용합니다. ECG 데이터에 대한 실험과 고전적 접근법과의 비교는 제안된 기술의 효과와 정확성 측면에서 흥미로운 개선을 보여줍니다. 제안된 전략의 효용을 입증하기 위해 여섯 가지 시나리오로 구성된 시뮬레이션 연구도 제공됩니다. 결과는 이 연구 방향이 매력적이며 추가 개발의 가치가 있음을 드러냅니다.