在获得dtw_score的分数后，我们可以将其应用于分类中的常用方法，聚类和其他任务，如KNN和SVM:这种方法是迭代优化一个初始序列，使它与其他序列的平方距离最小 。论文阅读_时间序列聚类K-Shape这是在2015 SIGMODE数据管理国际峰会上发表的论文，主要针对时间序列数据的聚类问题，提出了K-Shape方法 。
1、DTW算法,时间序列相似度2021-03-10衡量时间序列之间的相似性，其特点是允许时间伸缩 ， 并找到一个最佳路径来匹配样本 。所谓最好，其实就是最小化样本之间的距离之和 。DTW不要求样本具有相同的长度和范围 ， 只要给定样本的初始边界，以保证它们是连续的、单向的(可以理解为时间) 。在获得dtw_score的分数后，我们可以将其应用于分类中的常用方法，聚类和其他任务，如KNN和SVM:这种方法是迭代优化一个初始序列 ， 使它与其他序列的平方距离最小 。
2、matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程语音识别原理语音识别系统的本质是一个模式识别系统，它还包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元 。由于语音信号是典型的非平稳信号，结合呼吸气流、外界噪声、电流干扰等，语音信号不能直接用于特征提取 ， 而应在前期进行预处理 。预处理过程包括预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等 。可以从预处理的语音数据中提取特征参数 。
在识别阶段，语音信号经过同一通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果 。后续处理还可以包括词法、句法和语法处理 ， 以最终将输入的语音信号转换成文本或命令 。DTW算法DTW的原理是一种将时间弯曲与距离测量计算相结合的非线性弯曲技术 。它寻找一个翘曲函数imф(in)，将测试向量的时间轴n非线性映射到参考模板的时间轴m上，并使函数满足d是最佳时间翘曲条件下两个向量之间的距离 。
3、论文阅读_时序 聚类K-Shape这是一篇发表在2015 SIGMODE数据管理国际峰会上的论文 。主要针对时间序列数据的聚类问题，提出了KShape方法 。与以前的方法相比 ， 优化了距离计算方法和质心计算方法，并引入了频域特征提取方法来提高效率 。笔者认为是一种独立于定义域、高精度、高效率的时间序列聚类方法 。我认为它聚类比传统方法更有效 。与DTW方法相比，效果稍差，但速度快得多 。
【dtw r 层次聚类分析】KShape的原理和Kmeans类似，不同的是改进了距离计算方法 ， 优化了质心计算方法 。一方面支持幅度缩放和平移不变性，另一方面计算效率比较高，不需要手动设置参数，方便扩展到更多领域，距离算法用于计算两组时间序列数据的差异 ， 核心问题是如何处理时间序列数据的变形 。本文图1所示的心电图数据分为两类:A >下降>上升，B >下降>上升 。
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