En bra avståndsmått för tidsserier måste korrekt införliva tidsstrukturen, och bör tillämpas på sekvenser med ojämlika längder. I detta dokument föreslår vi en distansåtgärd som en principiell lösning på de två kraven. Till skillnad från den konventionella funktionen vektor representation, representerar vår strategi varje tidsserie med en sammanfattande slät kurva i en reproducerande kärna Hilbert utrymme (RKHS), och därför översätta avståndet mellan tidsserier i avstånd mellan kurvor. Dessutom föreslår vi att lära kärnan i denna RKHS från en population av tidsserier med diskreta observationer med Gaussian process-baserade icke-parametrisk mixed-effect modeller. Experiment på två mycket olika verkliga problem visar att den föreslagna avståndsmätaren leder till förbättrad klassificeringsnoggrannhet i förhållande till de konventionella avståndsmåtten.
Slutligen föreslås en annan kärna för tidsserier i REF.
A reproducing kernel Hilbert space framework for pairwise time series distances
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}