在 R 中为时间序列创建距离矩阵答案

【问题标题】：Creating Distance Matrix for Time Series in R在 R 中为时间序列创建距离矩阵
【发布时间】：2014-09-19 09:32:56
【问题描述】：

我有一个包含大约 400 个双变量时间序列的数据集，每个时间序列包含大约 80,000 个观测值。手动查看它们后，很明显有些非常相似，因此我想使用 DTW（动态时间扭曲）对它们进行聚类。

现在，如果我尝试使用 DTW 方法为整个集合创建距离矩阵，R 告诉我它需要 50 GB 的 RAM（我没有）。是否可以使用 for 循环（或类似方法）分别计算两个时间序列之间的距离？

您会推荐哪些其他距离方法用于聚类时间序列？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果你天真地做 DTW，它是二次的，你的矩阵将有 6400000000 个元素，因此是 50 gig

但是，如果您只需要距离而不需要路径，则可以一次只使用两列进行 DTW，只需 160000 个元素，不到 1 兆字节

不过还是有一些坏消息，空间复杂度不是问题，但时间复杂度会害死你。

但是，也有一些技巧，例如下采样 [a] 可能会有所帮助。

如果您需要更多帮助，请通过电子邮件发送 [a]（我）的最后作者

【讨论】：