MCDMTime-series distance

Dynamic Time Warping

Dynamic Time Warping to metryka odległości służąca do porównywania szeregów czasowych lub danych sekwencyjnych, które mogą się różnić długością lub szybkością. Wprowadzona przez Hideki Sakoe i Seibi Chiba w 1978 roku na potrzeby rozpoznawania mowy, DTW mierzy minimalną skumulowaną odległość potrzebną do wyrównania dwóch sekwencji przy użyciu programowania dynamicznego. W przeciwieństwie do metryk o stałej odległości, DTW pozwala na elastyczne zniekształcanie czasu, co czyni ją idealną dla sekwencji podobnych kształtem, ale różniących się przesunięciem lub skalowaniem w czasie.

Zastosuj w DecisionMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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 cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Time Warping Distance. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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

Cytowana przez

ScholarGateDynamic Time Warping (Dynamic Time Warping Distance). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/decision-making/dynamic-time-warping · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026