DTW是一种通过对两个时间序列的对应点之间的距离进行动态规整,找到使它们的总距离最小的匹配的方法。DTW距离矩阵是一个二维数组,用来存储两个时间序列之间所有对应点之间的距离。 代码示例 下面是一个简单的Python代码示例,用来计算两个时间序列的DTW距离矩阵: importnumpyasnpdefdtw_distance(s1,s2):n=len(s1)m=len(
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)用于比较具有不同长度的两个阵列或时间序列之间的相似性或距离。 假设要计算两个等长数组的距离: a = [1, 2, 3] b = [3, 2, 2] 1. 2. 最简单的使用欧氏距离进行计算,但如果 a 和 b 的长度不同怎么办? a = [1, 2, 3] b = [2, 2, 2, 3, 4] ...