DTW算法， 时间序列相似度 2021-03-10
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了DTW算法， 时间序列相似度 2021-03-10相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 衡量时间序列之间的相似性，其特点是允许时间上的伸缩，找到一个最佳路径去匹配样本。所谓最佳，其实就是最小化样本之间的距离总和。DTW不要求样本有同样的长度以及范围，只要给定样本的起始边界，保证它们是连续单向（可以理解为随着时间）进行的就可以了。
获得 dtw_score这个代表距离的分数之后，我们就可以应用到分类，聚类等任务中的常用方法，比如KNN，SVM中了
https://www.ics.uci.edu/~pazzani/Publications/sdm01.pdf
DBA：
这个方法就是迭代地优化一个初始序列，
使得它和其他序列的DTW平方距离最小。
不过这个初始序列怎么确定呢，
作者通过一些实验发现，
初始长度取平均长度，
然后根据数据集中的一个随机样本取初始值，
可以取得不错的效果。
Adptive Scalilng： 融合距离最近的相邻坐标。
https://arxiv.org/pdf/1703.01541v2.pdf
以上是关于DTW算法， 时间序列相似度 2021-03-10的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章