WEKA kNN的截止值和動態時間翹曲

Question

我使用動態時間規整（DTW）作爲K最近鄰（kNN）機器學習算法的距離度量。在WEKA中，如果當前正在計算的距離大於先前的距離，則kNN算法具有切斷值以用作早期放棄。

我的問題是，我不知道如何在不進行所有計算的情況下使用DTW實現此早期放棄。我怎樣才能確定最終的距離會比切斷的更大？

Answer 1

你可以嘗試動態時間規整一些下界，像LB_Keogh下界：http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/LB_Keogh.htm

的基本思想是將遇見的距離測量，其下界DTW的，並且計算（很多）便宜。