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...
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...
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...
在实现FastDTW之前,需要理解传统的DTW算法。以下是一个简单的DTW实现,用于计算两条时间序列之间的距离。 defdtw(ts_a,ts_b):# 获取时间序列的长度len_a,len_b=len(ts_a),len(ts_b)# 创建距离矩阵dtw_matrix=np.zeros((len_a+1,len_b+1))# 初始化DTW矩阵的第一行和第一列为无穷大,以防止无效索引...
PrunedDTW,SparseDTW,FastDTW和MultiscaleDTW 5.dtw计算之前仍旧是需要对序列数据做横向标准化的,将序列数据的量纲维持在统一的范围之内,因为在计算accumulate cost matrix的过程中还是会涉及到闵氏距离的计算。 原理可见上。 https://github.com/DynamicTimeWarping/dtw-pythongithub.com/DynamicTimeWarping/dtw-pytho...
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), (3, 6), (4, 7)] 此外可参考: https://www.jianshu.com/p/dad0324bf241 ...
from dtaidistance import dtw import numpy as np series = np.matrix([ [0.0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0], [0.0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0.0, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0]]) ds = dtw.distance_matrix_fast(series) ...
from dtaidistance import dtw import numpy as np series = np.matrix([ [0.0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0], [0.0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0.0, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0]]) ds = dtw.distance_matrix_fast(series) ...
导读：通常我们比较两个序列的相似性，可以通过直接点对点计算距离的方式实现。但是当两个序列长度不相等时...
importnumpyasnpfromfastdtwimportfastdtwfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor# 1. 相似性度量defcompute_dtw_distance(series1,series2):distance,_=fastdtw(series1,series2,dist=euclidean)returndistance# 2. 找到参考序列deffind_reference_series(new_series,historic...