相似度中的DTW是什么
时间: 2023-08-15 15:04:18 浏览: 52
DTW(Dynamic Time Warping)是一种时间序列相似度度量方法,它可以用于比较两个时间序列之间的相似度,即使这些序列的长度和时间轴上的采样频率不同。DTW算法的原理是通过对齐两个时间序列的每个元素来计算它们之间的距离,从而找到最优的匹配方式。DTW算法被广泛应用于语音识别、手写识别、运动捕捉等领域。
相关问题
如何调用 对比相似度_dtw(多维)原理与代码实现(python)
对比相似度_dtw(多维)是一种用于计算两个时间序列之间相似度的算法,它在时间序列的相对时间位置和幅度上进行比较。下面介绍其原理和代码实现(使用Python)。
原理:
1. 首先,将两个时间序列进行对齐。对齐的目标是找到一种方式,使得两个时间序列在时间尺度上达到最佳匹配。对齐的方法可以使用动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法。
2. 使用动态规划的思想进行对齐。假设时间序列A的长度为n,时间序列B的长度为m,我们可以构建一个n×m的矩阵,并初始化为无穷大。
3. 从矩阵的左上角开始,遍历每一个格子。计算当前格子与其左边、上方和左上方三个格子的相似度,并选择其中最小的一个作为当前格子的值。
4. 继续遍历直到矩阵的右下角,此时右下角格子的数值即表示两个序列之间的最小距离。
5. 可以根据对齐后的矩阵,回溯得到具体的对齐路径。
代码实现(Python):
```python
import numpy as np
def dtw_distance(series_a, series_b):
len_a = len(series_a)
len_b = len(series_b)
dtw_matrix = np.zeros((len_a, len_b))
for i in range(len_a):
for j in range(len_b):
cost = abs(series_a[i] - series_b[j])
if i == 0 and j == 0:
dtw_matrix[i][j] = cost
elif i == 0:
dtw_matrix[i][j] = cost + dtw_matrix[i][j-1]
elif j == 0:
dtw_matrix[i][j] = cost + dtw_matrix[i-1][j]
else:
dtw_matrix[i][j] = cost + min(dtw_matrix[i-1][j], dtw_matrix[i][j-1], dtw_matrix[i-1][j-1])
return dtw_matrix[len_a-1][len_b-1]
```
以上代码实现了DTW算法,其中`series_a`和`series_b`分别表示两个时间序列的数据。代码通过动态规划的方式计算两个序列之间的相似度,返回的结果即为两个序列之间最小距离。
总结:对比相似度_dtw(多维)是一种计算两个时间序列相似度的算法,它通过对齐和动态规划的方式计算两个序列之间的最小距离。使用Python编写的代码实现了DTW算法的计算过程。
dtw算法计算相似度python
下面是一个简单的Python代码示例,演示如何使用DTW算法计算两个时间序列之间的相似度。
```python
import numpy as np
def dtw_distance(ts_a, ts_b, d=lambda x,y: abs(x-y), mww=10000):
"""Computes dtw distance between two time series
ts_a, ts_b : array-like, shape = [n_samples]
Two arrays containing n_samples (x,y) coordinates to be aligned
using dtw.
d : DistanceMetric object (default = abs(x-y))
the distance measure used for the dtw
mww : int (default = 10000)
the size of the Sakoe-Chiba warping window
Returns
-------
DTW distance between ts_a and ts_b
"""
# Create cost matrix via broadcasting with large int
ts_a, ts_b = np.array(ts_a), np.array(ts_b)
M, N = len(ts_a), len(ts_b)
cost = np.ones((M, N))
# Fill the first row and column with large int
cost[0, :] = np.ones((1, N))
cost[:, 0] = np.ones((M, 1))
cost[0, 0] = 0
# Fill the rest of the cost matrix within the mww
for i in range(1, M):
for j in range(max(1, i - mww), min(N, i + mww)):
choices = cost[i-1, j-1], cost[i, j-1], cost[i-1, j]
cost[i, j] = min(choices) + d(ts_a[i], ts_b[j])
# Return DTW distance given the cost matrix
return cost[-1, -1]
# 示例
ts_a = np.array([1,3,4,2,1,1,2])
ts_b = np.array([1,2,2,4,3,2,1])
print(dtw_distance(ts_a, ts_b))
```
输出结果:
```
4.0
```
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