WEKA Значение отсечки для КНН и Динамического Деформирования Времени

Question

Я использую Dynamic Time Warping (DTW) в качестве меры расстояния для алгоритма машинного обучения K Nearest Neighbor (kNN). В WEKA алгоритм kNN обрезал значение, чтобы действовать как ранний отказ, если вычисляемое в настоящее время расстояние больше, чем предыдущее расстояние.

Моя проблема в том, что я не уверен, как реализовать этот ранний отказ с DTW без выполнения всех вычислений. Как я могу точно знать, что конечное расстояние будет больше, чем отрезанное?

Answer 1

Вы можете попробовать некоторую нижнюю границу для Динамического Деформирования Времени, такую ​​как нижняя граница LB_Keogh: http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/LB_Keogh.htm

Основная идея состоит в том, чтобы найти меру расстояния, которая является нижней границей DTW, и является вычислительной (намного) дешевле.