動的時間伸縮法(DTW)を仕組みを理解するDTW（Dynamic Time Warping）とは時系列データ同士の類似度を測る際に用いる手法のひとつ。二つの波形を比較するときに、波形の長さが異なるとどの点とどの点を対応させれば良いかが明確ではないという問題がある。DTWは２つの時系列の各点の距離を総当たりで求め、全パターンのうち最小となる組合せを見つけてそれを類似度として扱う。このようにすることで、多少の波がずれていたりしても形が「似ている」波形を見つけることができます。このページではfastdtwを利用して、時系列データ間の類似度を求めます。 data1 = [91.0 * np.sin(i / 2.1) for i in range(30)] data2 = [100.0 * np.sin(i / 2.0) + np.random.rand() for i in range(30)] data3 = [50.0 * np.co
