LDMLT_Multivariate_Time_Series_Classification.zip:这是用于多元时间序列分类的新型度量学习算法的代码。-matlab开发

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多元时间序列 (MTS) 数据集广泛存在于众多领域，包括医疗保健、多媒体、金融和生物识别。由于MTS是许多计算机视觉和模式识别应用中的重要元素，因此如何准确地对MTS进行分类已成为研究的热点。在代码中，我们为 MTS 分类提出了基于马氏距离的动态时间规整 (MDDTW) 度量。 Mahalanobis 距离在每个变量与其对应的类别之间建立了准确的关系。它用于计算 MTS 中向量之间的局部距离。然后我们使用动态时间扭曲 (DTW) 来对齐那些不同步或长度不同的 MTS。同时，我们使用基于 LogDet 散度的三元组约束（LDMLT）模型来学习具有高精度和鲁棒性的 Mahalanobis 矩阵。此外，我们还演示了代码在 MTS 数据“JapaneseVowels”上的性能。

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