Många algoritmer har föreslagits för problemet med tidsserieklassificering. Det är dock tydligt att det är ovanligt svårt att slå en neighbor med dynamisk tid Warping (DTW) avstånd. Detta tillvägagångssätt har dock en svaghet; det är beräkningsmässigt alltför krävande för många realtidstillämpningar. Ett sätt att mildra detta problem är att påskynda DTW-beräkningarna. Det finns dock en gräns för hur mycket detta kan hjälpa. I detta arbete föreslår vi en ytterligare teknik, numerosity reduction, för att påskynda en-glänsande granne DTW. Medan idén om numerositetsreduktion för närmaste grannes klassificering har en lång historia, visar vi här att vi kan utnyttja en ursprunglig observation om förhållandet mellan datamängdsstorlek och DTW-begränsningar för att producera en extremt kompakt datauppsättning med liten eller ingen förlust i noggrannhet. Vi testar våra idéer med en omfattande uppsättning experiment, och visar att det effektivt kan producera extremt snabba exakta klassificeringar.
Många tekniker har utvecklats för att minska omkostnaderna för att beräkna DTW avstånd mellan två tidsserier REF.
Fast time series classification using numerosity reduction
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}