老外编写的DTW算法代码

简介：
这段简介可以描述为：“老外编写的DTW算法代码”是由外国开发者编写的一份动态时间规整(DTW)算法实现的源代码。该资源有助于研究和开发中理解及应用DTW算法，适用于数据挖掘、语音识别等领域。 在日常生活中最常用的度量方式无疑是欧式距离。然而，在特定情境下，如时间序列分析中，欧氏距离存在明显的局限性。举个简单的例子：设有两个序列A（1, 1, 1, 10, 2, 3）和B（1, 1, 1, 2, 10, 3），用欧式距离计算时总的距离值为128，这显然不能反映两个序列的相似性。因此，在这种情况下需要寻找新的时间序列度量方法。 DTW算法应运而生，并在语音识别和机器学习领域发挥了重要作用。该算法基于动态规划原理解决了发音长短不一的问题。简单来说，就是通过构建邻接矩阵来寻求最短路径和的方式实现的。以上述两个序列为例子：如果让A中的10对应B中的2以及A中的2对应B中的10，则distance[3]与distance[4]会非常大，导致最终距离值显著增加。为了避免这种情况，可以调整时间序列使得A中的10直接和B中同样位置的数字对应，这样可以使总的距离减小。 然而，在这种调整过程中需要注意不能让两个不同的时间点进行交叉匹配（如将A中的2与B中的2进行配对），否则会打破因果关系导致计算结果不准确。为了实现这一目标，DTW算法使用了一个6x6的矩阵output来记录序列之间的距离变化情况，并通过简单的动态规划公式输出[i][j]=Min(output[i-1][j], output[i][j-1], output[i-1][j-1]) + distance[i][j]来进行计算。最终得到的结果即为DTW距离，它能更好地反映两个时间序列的相似性。