Dynamic Time Warping
Dynamic Time Warping (DTW) adalah metrik jarak untuk membandingkan deret waktu atau data sekuensial yang mungkin bervariasi dalam panjang atau kecepatan. Diperkenalkan oleh Hideki Sakoe dan Seibi Chiba pada tahun 1978 untuk pengenalan ucapan, DTW mengukur jarak kumulatif minimal yang diperlukan untuk menyelaraskan dua urutan menggunakan pemrograman dinamis. Berbeda dengan metrik jarak tetap, DTW memungkinkan pelenturan waktu yang fleksibel, menjadikannya ideal untuk urutan yang serupa dalam bentuk tetapi berbeda dalam waktu atau skala.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Peta metode
Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.
Sumber
- 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 ↗
- Salvador, S., & Chan, P. (2007). FastDTW: Toward accurate dynamic time warping in linear time and space. KDD Explorations, 5(1), 70-86. link ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Distance. ScholarGate. https://scholargate.app/id/decision-making/dynamic-time-warping
Metode yang mana?
Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.
- Jarak LevenshteinPengambilan Keputusan↔ bandingkan
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →