DTW(Dynamic Time Warping)動的時間伸縮法 – S-Analysis
前回「時系列データの評価方法」について解説しました。 時系列データの向け、時系列同士の類似度を測る際にDTWという手法があります。今回の記事はDTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法について解説したいと思います。 目次1. DTWの概要 ___1.1 DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法とは ___1.2 DTWの計算 2. tslearn.clusteringの説明 ___2.1 tslearn.clusteringのクラス ___2.2 パラメタの説明 3. 実験 ___3.1 データ理解 ___3.2 EuclideanとDTWのk-meansクラスター ___3.3 可視化 4. まとめ 1. DTWの概要1.1 DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法とはDTWとは時系列データ同士の距離・類似
データサイエンス概論第一 5 時系列データの解析
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