回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题,距离度量可以与k-最近邻(k-nn)算法耦合。这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。然后,如果您正在考虑使用 1-nn 方法,则可以将最近邻的类与时间序列相关联,或者,同样,您可以将 k 最近类中最常用的类与 k-nn 方法相关联。 通过这种...
print("DTW Matrix: ", dtw_matrix) 注意:上面的代码示例中,我修改了原始dtw函数以包含窗口限制,这是可选的,但有助于在某些情况下提高算法的性能和准确性。 总结:以上是实现动态时间规整(DTW)算法的完整Python代码,包括导入库、准备数据、定义DTW函数、调用函数和打印结果。此代码可以根据需要进行修改,以适应特定...
# cal_time.py 函数代码如下: import time def cal_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): t1 = time.time() result = func(*arg, **kwargs) t2 = time.time() print("%s running time: %s secs." % (func.__name__, t2 - t1)) return result return wrapper 运行结果: fibnacci run...
回到对感兴趣的时间序列进行分类的原始问题,距离度量可以与k-最近邻(k-nn)算法耦合。这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。然后,如果您正在考虑使用 1-nn 方法,则可以将最近邻的类与时间序列相关联,或者,同样,您可以将 k 最近类中最常用的类与 k-nn 方法相关联。 通过这种...
代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importnumpyasnp x=np.array([2,0,1,1,2,4,2,1,2,0]).reshape(-1,1)y=np.array([1,1,2,4,2,1,2,0]).reshape(-1,1)z=np.array([3,2,2,4,2,1]).reshape(-1,1)from dtwimportdtw ...
R语言DTW(Dynamic Time Warping) 动态时间规整算法分析序列数据和可视化|附代码数据,动态时间规整(DTW,Dynamictimewarping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量离。
图— 快速 DTW FastDTW允许快速分辨率,复杂度为O(Nr),具有良好的次优解决方案。 动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩,找出两个数字序列数据的最佳匹配,同时也可...
DTW (Dynamic Time Warping) 算法基于动态规划的思想,可以衡量两个长度不一致时间序列的相似度,由日本学者Itakura提出。 案例: 假设我们有三个时间序列,分别是 ts_a = [1,5,8,10,56,21,32,8] ts_b = [1,5,8,10,23,56,21,32,8] ts_c = [1,3,6,9,16,29,31,32,33] ts_a与ts
在上述代码中,我们首先生成两个示例时间序列time_series1和time_series2,然后使用scipy.spatial.distance.dtw函数计算它们的DTW距离和路径。最后,使用matplotlib库绘制原始时间序列和DTW路径。在绘图中,我们使用subplot函数创建两个子图,分别用于绘制原始时间序列和DTW路径。在第二个子图中,我们使用红色的线条绘制DTW路径,...
最近在做一个姿态识别,需要评价一个视频中一个姿态和标准视频中姿态的对比,需要解决动作时间不一致问题就是相同的动作可能花费的时间以及在视频中的帧数不同,研究了一会看到网上一个解决思路是使用DTW算法。DTW算法就是将两个时间序列进行延申和缩短从而获得一个最短距离最相似的warping,需要我们找到这个路径,最短路径...