machine-learning - kNNおよび動的タイムワーピングのWEKAカットオフ値

Question

K最近傍（kNN）機械学習アルゴリズムの距離測定として、動的タイムワーピング（DTW）を使用しています。WEKAでは、現在計算されている距離が以前の距離よりも大きい場合、kNNアルゴリズムは早期放棄として機能する値をカットオフしました。

私の問題は、すべての計算を行わずに、DTWを使用してこの早期放棄を実装する方法がわからないことです。最終的な距離がカットオフよりも大きくなることをどのようにして確実に知ることができますか？

Answer 1

LB_Keogh の下限のように、Dynamic Time Warping の下限を試すことができます: http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/LB_Keogh.htm

基本的な考え方は、DTW の下限であり、計算上 (はるかに) 安価な距離尺度を見つけることです。