Debunking Four Long Standing Misconceptions of Time Series Distance Measures

分类¶

• Lock-step 即点对点比较
• sliding
• elastic 对齐或者拉伸time series
• kernel。需要是半正定的
• embedding

四个midconceptions和对应的结论¶

normalization¶

z-normalization被普遍默认使用，但是没有文章分析过normalization对distance的影响

本文指出normalization对很多distance都有重要的影响

lock-step distance¶

默认的选项都是欧式距离（ED），因为它实现简单，无参数，高效，有很多研究默认基于ED（lzy：比如有些LSH方法，都是基于ED推导的）

这篇文章发现其他lockstep方法显著地比ED好

elastic方法是不是总是比sliding方法好¶

不是，本文发现大部分分elastic方法都没有超越sliding方法。

实际上，如果不通过cross validation方法调参，只有MSSM和TWE比cross correlation更好（DTW都没有做到）

DTW是不是最好的elastic方法¶

不是，MSM和TWE都比DTW好

MSM也基于编辑距离，但是它是一个metric（应该指的是泛函分析的度量概念，DTW和TWE都不是，不满足三角不等式）

TWE结合了LCSS和DTW，也是一个metric