Die Klassifikation hochdimensionaler Daten wie Zeitreihen erfordert oftmals die effiziente Extraktion aussagekräftiger Variablen aus den Daten. Dieses Plugin bietet durch die Kombination von Basismethoden prinzipiell sämtliche heute bekannten Verfahren für die Merkmalsextraktion aus Reihendaten. Eine Besonderheit ist darüber hinaus die vollständig automatisierte Extraktion mit Hilfe genetischer Programmierung.

Features

Die Methoden zur Reihenanalyse wurden systematisiert und in Gruppen unterteilt. Zusammen mit einem erweiterten Konzept der Fensterung bilden diese Basismethoden die so genannten Methodbäume zur Merkmalsextraktion, ganz genau so wie die Operatorbäume, welche bereits aus RapidMiner (früher YALE) bekannt sind. Die Fensterung effizienter Methoden ist erneut effizient. Das Gleiche gilt auch für die vollständigen Methodenbäume. Daher werden diese als schnelle Extraktionsverfahren aus umfangreichen Reihendaten verwendet.

Diese Systematisierung und Effizienz erlaubt Ansätze zur automatischen Extraktion optimaler Merkmalssätze aus Reihen. Das Plugin bietet hierzu als Verfahren die genetische Programmierung, welche als Individuen vielversprechende Methodenbäume züchtet. Das Ergebnis ist ein optimaler Operatorbaum, welcher auf dem vollständigen Datensatz zur Merkmalsextraktion eingesetzt werden kann.

Die Transformation von Rohdaten zu Merkmalsvektoren wurde erfolgreich für mehrere Aufgaben der Audiodatenklassifikation angewendet, welche als außergewöhnlich umfangreiche Zeitreihen aufgefasst werden können.

Die Grundlagen dieses Plugin und einige seiner Methoden wurden in dem folgenden Artikel beschrieben: Mierswa, Ingo and Morik, Katharina. Automatic Feature Extraction for Classifying Audio Data. In Machine Learning Journal, Vol. 58, Seiten 127-149, 2005.

Download und Dokumentation

Die folgenden Dateien finden Sie im RapidMiner Plugins Download Bereich: