怎样用python来写出TW-DTW算法
时间: 2023-03-25 19:03:49 浏览: 72
您好,我可以回答这个问题。TW-DTW算法是基于动态时间规整(DTW)算法的改进版本,主要用于时间序列数据的相似性度量。在Python中,可以使用SciPy库中的“cdist”函数来实现TW-DTW算法。具体实现方法可以参考以下代码:
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np
def tw_dtw(x, y, w):
"""
TW-DTW算法实现
:param x: 时间序列1
:param y: 时间序列2
:param w: 窗口大小
:return: 两个时间序列的TW-DTW距离
"""
x_len, y_len = len(x), len(y)
dist = np.zeros((x_len, y_len))
w = max(w, abs(x_len - y_len))
for i in range(x_len):
for j in range(max(, i - w), min(y_len, i + w)):
if i == and j == :
dist[i, j] = abs(x[i] - y[j])
elif i == :
dist[i, j] = dist[i, j - 1] + abs(x[i] - y[j])
elif j == :
dist[i, j] = dist[i - 1, j] + abs(x[i] - y[j])
else:
dist[i, j] = min(dist[i - 1, j], dist[i, j - 1], dist[i - 1, j - 1]) + abs(x[i] - y[j])
return dist[-1, -1]
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 6]
w = 1
print(tw_dtw(x, y, w))
希望能对您有所帮助。