概要

DLTSkipプログラムに関するメモ

• 辞書学習 (Dictionary Learning) を用いて時系列 (Time series) のスキップ表現を抽出するpythonプログラム
• 得られたスキップ表現を用いて時系列分類 (Time Series Classification) タスクを実施

動作確認環境

• Linux (Ubuntu16.04LTS)
• anaconda4.5.1
• python3.6
• spams2.6

Linuxでの実行手順

1. UCR Time Series Classification Archiveから時系列データをダウンロード
   • ダウンロードしたzipはパスワード attempttoclassify で解凍できる
   • datasetディレクトリに解凍されたUCR_TS_Archive_2015ディレクトリを置く
2. Anacondaで仮想環境を作る

   conda create -n spams python=3.6 anaconda
   source activate spams
   

3. spamsをインストール

   conda install -c conda-forge python-spams
   

4. サンプルプログラムを実行

   python sample_tsc_ucr.py
   

   • UCRの時系列データセットのうち，Gun_PointというMoCapデータを用いた時系列分類を行う
   • validationデータに対する分類結果がvalidation_result_Gun_Point.csvに出力される
   • testデータに対する分類結果がtest_result_Gun_Point.csvに出力される
5. 実行結果を確認
   • 出力された結果をvalidation_result_Gun_Point_sample.csvおよびtest_result_Gun_Point_sample.csvと比較
   • 同様の出力がなされていればOK

ファイル説明

pythonディレクトリのファイルを簡単に説明

• data.py 時系列データセットを読み込むためのpythonモジュール
• comp.py 時系列表現を抽出するためのpythonモジュール
• tsc.py 時系列表現を用いて時系列分類(Time Series Classification)するためのpythonモジュール
• util.py 汎用的な関数を提供するためのpythonモジュール
• sample_tsc_ucr.py UCRの時系列データセットを用いて時系列表現を抽出して時系列分類するためのpythonプログラム