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MCDMTime-series distance

動的時間伸縮法

動的時間伸縮法(DTW)は、長さや速度が異なる可能性のある時系列データまたはシーケンシャルデータを比較するための距離尺度です。1978年に坂尾英樹と千葉清美によって音声認識のために導入されたDTWは、動的計画法を用いて2つのシーケンスを整列させるために必要な累積距離の最小値を測定します。固定距離尺度とは異なり、DTWは柔軟な時間伸縮を可能にし、形状は似ているが時間的なオフセットやスケーリングが異なるシーケンスに理想的です。

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出典

  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

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

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ScholarGateDynamic Time Warping (Dynamic Time Warping Distance). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/decision-making/dynamic-time-warping · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026