mlpy - 动态时间规整取决于 x？答案

【问题标题】：mlpy - Dynamic Time Warping depends on x?mlpy - 动态时间规整取决于 x？
【发布时间】：2013-09-24 02:18:48
【问题描述】：

我试图通过 DTW 获取下面显示的这两个数组之间的距离。

我正在使用提供的 Python mlpy 包

dist, cost, path = mlpy.dtw_std(y1, y2, dist_only=False)

我了解 DTW 确实负责“转移”。此外，从上面可以看出，mlpy.dtw_std() 只接受 2 个一维数组。所以我希望无论我如何左/右移动曲线，函数返回的dist 都不会改变。

然而，在我的绿色曲线向右移动一点之后，mlpy.dtw_std() 返回的 dist 发生了变化！

转移前：Python mlpy.dwt_std 报告 dist = 14.014

转移后：Python mlpy.dwt_std 报告dist = 38.078 显然，由于曲线仍然是那两条曲线，我不希望距离不同！

为什么会这样？哪里出错了？

【问题讨论】：

你是怎么换档的？你能显示你的代码吗？如果在向量的开头添加“人工”点，问题是这些点也需要被映射，所以最终的 DTW 值会改变。

标签： python algorithm machine-learning pattern-matching data-mining

【解决方案1】：

让我重申一下我的理解，如果我在任何地方出错，请纠正我。我观察到，在您的两个图中，蓝色的一维系列保持不变，而绿色则被拉伸。你是怎么做的，你已经在 2013 年 9 月 19 日 9:36 的帖子中解释了它。您的前提是，因为（1）DTW“照顾”时移，并且（2）您所做的只是纵向拉伸一个时间序列，而不影响 y 值，（推论：）您期望距离保持不变。

[(1),(2)] 和 [(Inference)] 之间缺少一点联系。也就是说，对应于映射的各个距离值将随着您更改信号集本身而改变。这将导致整体距离计算的差异。绘制弯曲路径、成本网格以亲自查看。

让我们来看一个过于简单的案例......

让 a=range(0,101,5) = [0,5,10,15...95, 100]

和b=range(0,101,5) = [0,5,10,15...95, 100]。

现在直观地说，您/我希望 2 个信号（用于 DTW 映射）之间一一对应，并且所有映射的距离都为 0，信号看起来相同。

如果我们现在，b=range(0,101,4) = [0,4,8,12...96,100]， a 和 b 之间的 DTW 映射仍然会以 a 的 0 开始映射到 b 的 0，并以 a 的 100 结束并映射到 b 的 100（边界约束）。此外，由于 DTW 会“处理”时移，我还希望两个信号中的 20、40、60 和 80 能够相互映射。（我自己没有尝试对这两个进行DTWing，是凭直觉说的，所以请检查一下。根据允许的步骤模式/全局约束，也几乎没有发生非直觉变形的可能性，但让我们使用直观的变形为了便于理解/简单起见的时刻）。

对于剩余的数据点，很明显，映射对应的距离现在非零，因此总距离也非零。我们的距离/总成本值已从零变为非零。

现在，当我们的信号过于简单，呈线性增长时，就是这种情况。想象一下当你有现实生活中的非单调信号时会出现的变化，并且需要在它们之间找到时间扭曲。 :)

（PS：请不要忘记为答案投票：D）。谢谢。

【讨论】：

【解决方案2】：

显然，曲线不相同，因此距离函数不能为0（否则，它不是定义的距离）。

什么是“相对较大”？距离大概不是无限的吧？

140 个时间点，每个时间点都有一个小的增量，这仍然是一个非零数字。

“纽约”到“北京”的距离大约是 11018 公里。或 1101800000 毫米。

到 Alpha Centauri 的距离很小，只有 4.34 lj。那是离我们最近的其他恒星系统......

与非相似系列的距离进行比较；这个距离应该更大。

【讨论】：

是的，我没有说它们是相同的。但我希望系统能够识别它们是相似的。我的问题是，假设我将红色曲线向右移动了一点，那么我希望 dtw 报告的 dist 会更小，尽管它是相同的红色曲线。我在问如何消除对 dwt 的移位影响。谢谢！
DTW 应该主要负责转移，所以如果您手动转移，这应该不会对相似度产生太大影响。
所以你的意思是我必须先手动移动它然后应用DTW？ AFAIK，DTW 报告的 dist 确实受其相对位置的影响。
请参考更新后的问题，显示 DTW 如何随移动效果而变化。谢谢！
你是如何完成换班的？您是将其作为一维（仅 y）系列还是二维（x，y）系列进行 DTW？这也很重要。