A study of the use of complexity measures in the similarity search process adopted by kNN algorithm for time series prediction (2015)
- Authors:
- Autor USP: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ICMLA.2015.174
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ALGORITMOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: CPS
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2015
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications - ICMLA
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão submetida (Pré-print)
-
Status: Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access) -
ABNT
PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. A study of the use of complexity measures in the similarity search process adopted by kNN algorithm for time series prediction. 2015, Anais.. Los Alamitos: CPS, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2015.174. Acesso em: 12 mar. 2026. -
APA
Parmezan, A. R. S., & Batista, G. E. de A. P. A. (2015). A study of the use of complexity measures in the similarity search process adopted by kNN algorithm for time series prediction. In Proceedings. Los Alamitos: CPS. doi:10.1109/ICMLA.2015.174 -
NLM
Parmezan ARS, Batista GE de APA. A study of the use of complexity measures in the similarity search process adopted by kNN algorithm for time series prediction [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2026 mar. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2015.174 -
Vancouver
Parmezan ARS, Batista GE de APA. A study of the use of complexity measures in the similarity search process adopted by kNN algorithm for time series prediction [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2026 mar. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA.2015.174 - Time series classification with motifs and characteristics
- Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
- A fuzzy classifier for data streams with infinitely delayed labels
- Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test
- A complexity-invariant measure based on fractal dimension for time series classification
- Towards automatic classification on flying insects using inexpensive sensors
- Data mining a trillion time series subsequences under dynamic time warping
- Distância invariante à complexidade baseada em dimensão fractal para classificação de séries temporais
- Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts
- On the need of class ratio insensitive drift tests for data streams
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