dtw.distance_matrix_fast(series) array([[0. , 1.41421356, 1. ], [1.41421356, 0. , 1. ], [1. , 1. , 0. ]]) 两序列之间的距离矩阵,和相关系数矩阵的排列方式是一样的,(1,1)0第一个、第一个序列之间的距离,(2,1)1.41421356第一个、第二个序列之间的距离,(3,1)1第一个、第三个序列...
public void printDistanceMatrix() { for (int i = 0; i < bList.size(); i++) { for (int k = 0; k < aList.size(); k++) { System.out.printf("%10.4f", distanceMatrix[i][k]); System.out.print("\t"); } System.out.println(); } } /** * 计算向量aList和bList的DTW距...
接下来,我们需要初始化一个累计距离矩阵,用于记录每个位置上的最小距离。 definitialize_accumulated_matrix(distance_matrix):n,m=distance_matrix.shape accumulated_matrix=np.zeros((n,m))accumulated_matrix[0,0]=distance_matrix[0,0]foriinrange(1,n):accumulated_matrix[i,0]=accumulated_matrix[i-1,0]...
import numpy as np def dtw_distance(series1, series2): m, n = len(series1), len(series2) # 初始化距离矩阵 distance_matrix = np.zeros((m, n)) for i in range(m): for j in range(n): distance_matrix[i, j] = (series1[i] - series2[j]) ** 2 # 初始化累计距离矩阵 cost ...
defcompute_euclidean_distance_matrix(x,y)->np.array:"""Calculate distance matrixThis method calcualtes the pairwise Euclidean distance between two sequences.The sequences can have different lengths."""dist=np.zeros((len(y),len(x)))foriinrange(len(y)):forjinrange(len(x)):dist[i,j]=(...
return dtw_matrix[m, n] seq1 = np.array([1, 1, 2, 3, 2, 0]) seq2 = np.array([0, 1, 1, 2, 3, 2, 1]) distance = dtw(seq1, seq2) print("DTW distance between seq1 and seq2:", distance) # 答案是2 seq1 = np.array([1, 3, 2, 2, 4, 4]) seq2 = np.array...
distance matrix and optimal path; 对很多时间序列的data mining问题,计算DTW时序相似度都是瓶颈。尤其是当时间序列长的时候,耗时呈指数O(n 2 ) O(n2) O(n^2) 增加,导致很多学术界的算法没法用在工程实践中。因此对DTW的计算进行优化是很必要的。在这篇论文中作者对现有的优化做了总结并增加了一些优化方法,...
问用dtw计算距离矩阵EN在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性...
dtw.distance_matrix_fast(series) array([[0. , 1.41421356, 1. ], [1.41421356, 0. , 1. ], [1. , 1. , 0. ]]) 两序列之间的距离矩阵,和相关系数矩阵的排列方式是一样的,(1,1)0第一个、第一个序列之间的距离,(2,1)1.41421356第一个、第二个序列之间的距离,(3,1)1第一个、第三个序列...
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]=(b...