| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : An Optimal Linear Time Algorithm for Quasi-Monotonic Segmentation (PDF, 422 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Lemire, Daniel; Rechercher : Brooks, Martin; Rechercher : Yan, Y. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), November 27-30, 2005, New Orleans, Louisiana, USA |
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| Résumé | La monotonicité est une caractéristique qualitative simple mais significative. Soit à segmenter un tableau en au plus K segments. On veut que ces segments soient aussi monotones que possible, et que leurs signes alternent. Nous proposons une métrique qualitative pour résoudre ce problème, présentons un algorithme temporel linéaire optimal basé sur un nouveau formalisme, et comparons expérimentalement ses performances avec celles d'un algorithme temporel de régression linéaire descendante. Nous démontrons que notre algorithme est plus rapide et plus précis. Parmi les applications envisagées, citons la reconnaissance des formes et la modélisation qualitative. <br /><br />Note : On peut obtenir une version détaillée de cet article en communiquant avec un de ses auteurs au CNRC. |
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| Date de publication | 2005 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 48277 |
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| Numéro NPARC | 5763338 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 67ba23e4-431c-4a75-9ad7-475f28c1d1a7 |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2020-10-09 |
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