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 ...
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]...
dtw_matrix=np.ones((len(x),len(y)))*np.inf dtw_matrix[0,0]=distance_matrix[0,0] 1. 2. 4. 计算DTW矩阵 接下来,我们将使用动态规划算法计算DTW矩阵。动态规划的核心思想是通过利用已经计算好的子问题的解来求解更大的问题。 foriinrange(1,len(x)):forjinrange(1,len(y)):cost=distance_mat...
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]=(...
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...
plt.imshow(acc_cost_matrix1.T,origin='lower',cmap='gray',interpolation='nearest')plt.plot(path1[0],path1[1],'w')plt.show() 根据计算结果,y与x的距离比z与x的距离更近,因此y相对与x更为相似。具体距离及轨迹线图如下: 参考内容:
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...
(x-y), mww=10000): """Computes dtw distance between two time series Args: ts_a: time series a ts_b: time series b d: distance function mww: max warping window, int, optional (default = infinity) Returns: dtw distance """ # Create cost matrix via broadcasting with large int ts_a...
然后根据距离矩阵生成1损失矩阵(Cost Matrix)或者叫累积距离矩阵 McMc,其计算方法如下: 第一行第一列元素为 MM 的第一行第一列元素,在这里就是0; 其他位置的元素 (Mc(i,j)Mc(i,j))的值则需要逐步计算,具体值的计算方法为 Mc(i,j)=Min(Mc(i−1,j−1),Mc(i−1,j),Mc(i,j−1))+M(i...
dtw.distance_matrix_fast(series) 1. 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...