Abstract Dynamic Time Warping (DTW) är ett mycket konkurrenskraftigt avståndsmått för de flesta tidsseriedatabrytningsproblem. För att få bästa prestanda från DTW krävs att den enda parametern, den maximala mängden warpning (w). I det övervakade fallet med gott om data är w vanligtvis satt genom korsvalidering i utbildningsstadiet. Denna metod kommer dock sannolikt att ge suboptimala resultat för små träningsset. För det oövervakade fallet är det inte möjligt att lära sig via korsvalidering eftersom vi inte har tillgång till märkta data. Många utövare har därför tagit till att anta att "desto större desto bättre", och de använder det största värdet av w som tillåts av beräkningsresurserna. Men som vi kommer att visa under de flesta omständigheter är detta ett naivt tillvägagångssätt som leder till sämre klusterbildningar. Dessutom är den bästa warping fönsterbredden i allmänhet inte överförbar mellan de två uppgifterna, dvs. för en enda datauppsättning kan utövare inte bara tillämpa de bästa w lärde för klassificering på kluster eller vice versa. Dessutom kommer vi att visa att lämplig mängd warpning inte bara beror på datastrukturen, men också på datamängden storlek. Således, även om en utövare vet den bästa inställningen för en viss datauppsättning, de kommer sannolikt att vara på en förlorad om de tillämpar den inställningen på en större storlek version av dessa data. Alla dessa frågor verkar i stort sett okända eller åtminstone ouppskattade i samhället. I detta arbete visar vi vikten av att ställa in DTW:s warpfönsterbredd korrekt, och vi föreslår också nya metoder för att lära sig denna parameter i både övervakade och oövervakade inställningar. De algoritmer vi föreslår för att lära w kan producera betydande förbättringar i klassificering noggrannhet och klusterkvalitet. Vi demonstrerar riktigheten i våra nya observationer och nyttan av våra idéer genom att testa dem med mer än hundra allmänt tillgängliga dataset. Våra kraftfulla resultat gör att vi kan göra ett kanske oväntat påstående; en underskattad "låg hängande frukt" att optimera DTW: s prestanda kan producera förbättringar som gör det till en ännu starkare baslinje, att stänga de flesta eller alla förbättring gapet av de mer sofistikerade metoder som föreslagits under de senaste åren.
Dessutom föreslår REF metoder för att lära sig den förvrängande fönsterstorleken och visar att genom att ställa in den förvrängande fönsterstorleken på rätt sätt de flesta eller alla förbättringsgapet hos de mer sofistikerade metoder som föreslagits under de senaste åren matchas.
Optimizing dynamic time warping’s window width for time series data mining applications
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}