同时,使用fastdtw的自定义base metric方式,与tslearn的结果对照 from fastdtw import fastdtw distance, path = fastdtw(trace1, trace2, dist=haversine_m) distance dtw结果: 2686735.143616246 此外,我也尝试了其他的计算dtw距离的库,如dtaidistance ,我推断它也是使用“平方欧式距离”,它与tslearn的结果一致。但...
13 fromfastdtwimportfastdtw fromscipy.spatial.distanceimporteuclidean x=np.array([1,2,3,3,7]) y=np.array([1,2,2,2,2,2,2,4]) distance, path=fastdtw(x, y, dist=euclidean) print(distance) print(path) # 5.0 # [(0, 0), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 5)...
现在,我们可以使用FastDTW算法来计算两个序列之间的距离: # 调用fastdtw算法计算距离distance,path=fastdtw(sequence_a,sequence_b)print(f"Distance:{distance}")print(f"Path:{path}") 1. 2. 3. 4. 5. distance是两个序列之间的距离度量。 path是动态时间规整的索引路径,指示如何将一个序列对齐到另一个序...
# DTW 的代码defdtw_distance(ts_a,ts_b,d=lambdax,y:abs(x-y),mww=np.inf):"""Computes dtw distance between two time seriesArgs:ts_a: time series ats_b: time series bd: distance functionmww: max warping window, int, optional (default = infinity)Returns:dtw distance"""# Create cost ...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,简称 DTW)是一种用于比较时序数据的技术。它广泛应用于语音识别、手势识别和表情识别等领域。Python 中有多个库可以实现 DTW,其中最常见的库有dtaidistance和fastdtw。本文将以dtaidistance为例,介绍其基本用法以及在处理时序数据中的应用。
fastdtw:一个高效的DTW近似算法实现,适用于长序列的快速DTW距离计算。 tslearn:一个专注于时间序列分析和机器学习的Python库,提供了DTW距离的计算功能。 scipy.spatial.distance:虽然scipy库本身没有直接提供DTW距离的实现,但可以通过其他方式(如自定义距离函数)结合scipy的其他功能来使用DTW距离。 5. 如何在具体项目中...
dtw.distance(query, template) 1.4142135623730951 s1 = np.array([1,1,2,3,2,0], dtype=np.double) s2 = np.array([0,1,1,2,3,2,1], dtype=np.double) dtw.distance_fast(s1, s2, use_pruning=True) 1.4142135623730951 print(dtw.distance.__doc__) ...
Documentation: http://dtaidistance.readthedocs.ioExample:from dtaidistance import dtw import numpy as np s1 = np.array([0.0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0]) s2 = np.array([0.0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) d = dtw.distance_fast(s1, s2) ...
提到衡量时间序列之间的距离,欧氏距离(Euclidean Distance)是最直接的方法,它概念简单,在此不赘述。当应用欧氏距离来比较两个时间序列时,序列与序列之间的每一个点按顺序建立起了一对一的对应关系,根据点与点之间的对应关系计算其欧氏距离作为两个时间序列之间的距离度量(相似度)。如下图 1 所示: ...
from fastdtw import fastdtw from scipy.spatial.distance import euclidean distance, path = fastdtw(ts1, ts2) print('ts1 vs. ts2:',distance) distance2, path2 = fastdtw(ts1, ts3) print('ts1 vs. ts3:',distance2) 我們可以發現dtw的計算結果正確地告訴我們ts1與ts3較為相近!以上只是dtw的...