时间序列那点事儿
分类篇(二)
DTW (Dynamic Time Warping,动态时间归整)
什么是 DTW?
DTW 算法是一种衡量两种长短不一的时间序列相似度的方法
为什么时间序列分类要用到 DTW?
对于基于距离分类的分类算法,我们知道关键点是解决如何根据特征将每个样本投
影在空间中或者是如何比较两个样本之间的距离?
这样一来我们就能根据距离当前测试样本相聚最近的 K 个训练样本点来决定当前
测试样本的类别。所以我们需要一个方法去量化地衡量两个时间序列样本的相似性
当前两个序列是否相似?这样的
相似,应该如何去量化?
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