DTW (動的時間伸縮法)の実装 - やったことの説明概要 自分の勉強のために、Dynamic Time Warpingを実装した。 正弦波データでいろいろプロットした後、気温のデータに適用した。 たぶんバグってないと思う。 はじめに 時系列データの類似度(距離)を計算するとき、単純には例えば各時刻での二乗誤差の平均などを求めることを思いつくが、これは以下のようなデータに対して、直感に反する結果になる。 %matplotlib inline import numpy as np import pylab as plt import seaborn as sns T = 150 t = .4 A = np.sin(np.array(range(T))/10) B = np.sin((np.array(range(T))/10 + t*np.pi)) C = np.zeros((T)) plt.plot(A) plt.plot(B) plt.pl
