一种改进多维时间序列动态时间规整的分析方法
数据结构与算法
2018-11-28 v1
摘要
动态时间规整（）是用于比较时间序列（例如最近邻分类器中）最常用的距离函数之一。然而，当前最快速的算法仅能高效比较一维时间序列。这些最先进算法之一使用了由E. Keogh提出的下界（）来剪枝 计算。我们引入 作为 在多维时间序列上的规范扩展。我们从概念和实验上评估了其性能，并表明对于多维时间序列，需要一种替代 的方案。我们还提出了一种用于狗 keeper 距离（）的新算法， 是 的一种替代距离函数，并表明在多维时间序列上它比采用 的 快一个数量级以上。
引用
@article{arxiv.1811.11076,
title = {An Analytical Approach to Improving Time Warping on Multidimensional Time Series},
author = {Jörg P. Bachmann and Johann-Christoph Freytag},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.11076},
year = {2018}
}