python实现DTW
时间: 2023-12-04 13:05:52 浏览: 62
动态时间规整(DTW)是一种用于比较两个序列之间相似度的算法,它考虑了两个序列之间的时间维度,并且能够处理两个序列长度不同的情况。下面是一个简单的Python实现DTW的示例代码:
```python
import numpy as np
def dtw_distance(s1, s2):
n, m = len(s1), len(s2)
dtw = np.zeros((n+1, m+1))
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, m+1):
cost = abs(s1[i-1] - s2[j-1])
dtw[i][j] = cost + min(dtw[i-1][j], dtw[i][j-1], dtw[i-1][j-1])
return dtw[n][m]
# Example usage
s1 = [1, 3, 4, 9, 8, 2]
s2 = [1, 4, 2, 7, 9, 5, 3]
distance = dtw_distance(s1, s2)
print(distance)
```
这个实现假设两个序列都是一维的,并且每个序列都表示为一个Python列表。我们使用一个矩阵来存储DTW距离,其中dtw[i][j]表示s1的前i个元素和s2的前j个元素之间的DTW距离。我们从左上角(即dtw[0][0])开始,逐步填充矩阵。在填充每个单元格时,我们计算当前单元格与其周围三个单元格的最小值,并将其加上当前单元格的代价(即s1[i-1]和s2[j-1]之间的距离)。
最后,我们返回右下角元素(即dtw[n][m])作为DTW距离。在上面的示例中,我们尝试比较两个序列[1, 3, 4, 9, 8, 2]和[1, 4, 2, 7, 9, 5, 3]之间的DTW距离。输出结果是13.0。
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