MCDMTime-series distance

Dynamické časové prohýbání

Dynamické časové prohýbání (DTW) je metrika vzdálenosti pro porovnávání časových řad nebo sekvenčních dat, která se mohou lišit délkou nebo rychlostí. DTW, zavedené Hidekim Sakoe a Sebi Chibou v roce 1978 pro rozpoznávání řeči, měří minimální kumulativní vzdálenost potřebnou k zarovnání dvou sekvencí pomocí dynamického programování. Na rozdíl od metrik s pevnou vzdáleností umožňuje DTW flexibilní časové prohýbání, což je ideální pro sekvence, které jsou si tvarem podobné, ale liší se časovým posunem nebo měřítkem.

Použít v DecisionMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Sakoe, H., & Chiba, S. (1978). Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 26(1), 43-49. DOI: 10.1109/TASSP.1978.1163055
  2. Salvador, S., & Chan, P. (2007). FastDTW: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. KDD Explorations, 5(1), 70-86. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Distance. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/decision-making/dynamic-time-warping

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateDynamic Time Warping (Dynamic Time Warping Distance). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/decision-making/dynamic-time-warping · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026