动态时间归整/规整/弯曲(Dynamic time warping,DTW) 动态时间规整DTW 在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离,但是对于一些特殊情况,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance[i][j]=(...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是按照距离最近原则,构建两个长度不同的序列元素的对应关系,评估两个序列的相似性。在构建两个序列元素对应关系时,需要对序列进行延伸或压缩。以下图为例,两条黑色实线代表两个语音序列,虚线代表两个序列元素的对应关系,可以看出存在某一元素与多个元素存在对应关系,如果换成一...
DTW的计算过程主要分为构建累积距离矩阵和寻找最短路径两部分,类似于动态规划的过程。现在假设x序列为{3,4,5},y序列为{1,4,2,6},相似度计算采用欧式距离,即d=abs(a-b),我们以此为例介绍DTW算法的计算过程。step 1 : 构建累积距离矩阵首先我们形成一个3*4的网格,其中行对应X序列,列对应Y序列,每个网格内...
在上述例子中,我们定义了两个简单的时间序列并使用 DTW 函数来计算它们之间的距离。返回的距离给出了两个时间序列之间的差异度量。 需要注意的是,这只是一个基本的 DTW 实现,专门为了说明算法而设计。在实际应用中,可能会使用更高级的版本和优化技术,例如使用约束条件来减少计算复杂性,或者使用快速近似方法来加速计算。
用一个实际例子,演示动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW )算法 动态时间规整 (Dynamic Time Warping, DTW) 是一种用于度量两个时间序列之间的差异的算法,尤其是当这两个序列出现时间偏移或速度不同的情况。例如,DTW 可用于语音识别或股价数据分析。
2 DTW 动态时间规整(其实我觉得翻译为扭曲更好)算法,有以下限制[2]: 两段被测量的时间序列数据各自第一个数据点必须对齐, 两段被测量的时间序列数据各自最后一个数据点必须对齐, 每个数据点可以和另一段序列的多个点对应测量距离, 反之亦然. 数据点测量对齐是单调递增,不可以交叉跨越.例如x5<−>y7, 就不能...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是按照距离最近原则,构建两个长度不同的序列元素的对应关系,评估两个序列的相似性。在构建两个序列元素对应关系时,需要对序列进行延伸或压缩。以下图为例,两条黑色实线代表两个语音序列,虚线代表两个序列元素的对应关系,可以看出存在某一元素与多个元素存在对应关系,如果换成一...
而动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法是一种经典且强大的技术，用于测量两个时间序列之间的相似度，尤其是当这些序列可能存在时间上的偏移或速率变化时。本文将深入探讨DTW算法的原理、应用及其在机器学习中的改进方向。一、DTW算法原理 动态时间规整算法最初在语音识别领域被提出和使用，其核心思想是通过...
DTW是一类典型的优化问题,通常采用动态规划算法求解。 假设我们有两个时间序列 和 ,他们的长度分别为 和 : 首先,我们依然采用两个序列中每一对“点”之间的距离来计算形似度,即使两个序列中的点的个数可能不一样。 不过,因为可以warping规整时间轴,所以,我们并不是在两个序列中依次取一对点来计算距离,而是每个...
DTW采用了动态规划DP(dynamic programming)的方法来进行时间规整的计算,可以说,动态规划方法在时间规整问题上的应用就是DTW。 下面测试程序显示了 6组时间序列 的DTW结果,左上和右下的两组相似度较高,其DTW计算的距离(Warping Distance)也确实比较小。