时间序列分析 23 DTW (时序相似度度量算法) 上
2021/6/3 14:24:04
本文主要是介绍时间序列分析 23 DTW (时序相似度度量算法) 上,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
时间序列分析 - 23 DTW (时序相似度度量算法) 上
DTW初探
简介
在时序分析中,DTW(Dynamic Time Warping)是用来检测两个时序相似程度的算法,而这个相似程度通常用一个距离来表示。例如如下的两个序列,
a
=
[
1
,
2
,
3
]
a=[1,2,3]
a=[1,2,3]
b
=
[
3
,
2
,
2
]
b=[3,2,2]
b=[3,2,2]
我们该如何衡量这两个序列的距离呢?一个比较明显的方法是对
这篇关于时间序列分析 23 DTW (时序相似度度量算法) 上的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2025-01-082024年常用的情绪识别API
- 2025-01-07如何利用看板工具优化品牌内容创作与审批,确保按时发布?
- 2025-01-07百万架构师第十一课:源码分析:Spring 源码分析:Spring源码分析前篇|JavaGuide
- 2025-01-07质量检测标准严苛,这 6 款办公软件达标了吗?
- 2025-01-07提升品牌活动管理的效率:看板工具助力品牌活动日历的可视化管理
- 2025-01-07宠物商场的精准营销秘籍:揭秘看板软件的力量
- 2025-01-07“30了,资深骑手” | 程序员能有什么好出路?
- 2025-01-07宠物公园的营销秘籍:看板软件如何帮你精准触达目标客户?
- 2025-01-07从任务分解到资源优化:甘特图工具全解析
- 2025-01-07企业升级必备指南:从传统办公软件到SaaS工具的转型攻略