如何在3个或更多信号之间应用/实现动态时间扭曲(DTW)或快速动态时间扭曲(FastDTW)？
在时间序列分析中，动态时间规整(DTW)是度量两个速度不同的时间序列之间相似性的算法之一。快速DTW是一种更快的方法。我想知道如何不仅在2个信号之间而且在3个或更多信号之间实现此方法。 distance, warp_path = fastdtw(series2, series1, dist=euclidean) 推荐答案 您基本上需要构造一个矩阵，对该系列的所有可能组合评估Fast
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dtw相关内容
R studio:具有超过 1 个感兴趣变量的时间序列的动态时间包装
这个问题与这篇文章有关:如何在多个时间序列上应用 dtw 算法R? 原始帖子的数据帧仅包含 1 个感兴趣的变量:speed.kph.ED. #data:8 次观察，3 辆车file.ID2 根据已接受答案的建议，以下是使用 dtw 计算 3 辆车(3 个时间序列)之间距离的程序: 库(dtw)图书馆(咕噜咕噜)图书馆(dplyr)# 将您的数据框按 file.ID2 拆分为一个列表d
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如何在R中的多个时间序列上应用dtw算法?
问题 我有不同车辆速度的时间序列.我的最终目标是根据不同车辆在速度上的相似性来对它们进行聚类.因此，我基本上需要生成一个距离矩阵，其中每个单元格包含一对车速时间序列之间的距离.我想使用动态时间规整(dtw)作为距离指标.因此，我要在每对速度时间序列上应用dtw . 数据 这里有一些样本数据，每辆车仅包含8个观察值，而只有3辆车: >dput(c)结构(list(file.ID2
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聚类相似的时间序列?
我有10-20k个不同的时间序列(24维数据-一天中的每个小时的一列)之间的某个地方，我对聚类的时间序列表现出大致相同的活动模式感兴趣. 我最初开始实施动态时间规整(DTW)，原因是: 并非我所有的时间序列都完全对齐 出于我的目的，两个略有偏移的时间序列应被视为相似 形状相同但比例不同的两个时间序列应被视为相似 我对DTW遇到的唯一问题是，它似乎无法很好地扩展-在500x50
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如何使用动态时间包装获取距离矩阵?
我有6个时间序列值，如下所示. import numpy as np series = np.array([ [0., 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0], [0., 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1., 2, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], [0., 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0],
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时间序列距离度量
为了聚类一组时间序列，我正在寻找一种智能的距离度量标准. 我尝试了一些众所周知的指标，但没有一个适合我的情况. ex:假设我的集群算法提取了这三个质心[s1，s2，s3]: 我想将这个新示例[sx]放在最相似的集群中: 最相似的质心是第二个质心，因此我需要找到一个距离函数d，它赋予我d(sx, s2)
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不同的库具有不同的结果和性能
我正在比较库 dtaidistance ，from fastdtw import fastdtw from cdtw import pydtw import fastdtw import array from timeit import default_timer as timer from dtaidistance import dtw, dtw_visualisation as dtwvis
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用dtw计算距离矩阵
在第1天到第26天的时间序列中，我有两个矩阵用于控制和治疗的标准化读取计数.我想通过动态时间包装计算距离矩阵，然后将其用于聚类，但似乎太复杂了.我是这样做的；谁可以帮助您进一步澄清?非常感谢 > head(control[,1:4]) MAST2 WWC2 PHYHIPL R3HDM2 Control_D1 6.591024 5.695156 3
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numpy矩阵的并行循环
我正在查看 joblib 示例，但我不知道该怎么做在矩阵上进行并行for循环.我正在计算矩阵行之间的成对距离度量.所以我在做: N, _ = data.shape upper_triangle = [(i, j) for i in range(N) for j in range(i + 1, N)] dist_mat = np.zeros((N,N)) for (i, j) in up
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