Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revisionPrevious revisionNext revision | Previous revisionNext revisionBoth sides next revision | ||
| time_series:dtw [2014/08/07 14:15] – [PDTW] phreazer | time_series:dtw [2014/12/25 01:04] – [Dynamic Time Warping] phreazer | ||
|---|---|---|---|
| Line 4: | Line 4: | ||
| Iterative Deepening Dynamic Time Warping for Time Series | Iterative Deepening Dynamic Time Warping for Time Series | ||
| + | Normalisieren der Distanzen mit der Länge des Warping Path. (Siehe " | ||
| ==== PDTW ==== | ==== PDTW ==== | ||
| Line 9: | Line 10: | ||
| Approximieren einer Zeitreihe durch Segmentierung in gleichlange Teile und Mittelwert der Datenpunkte innerhalb dieser Punkte. | Approximieren einer Zeitreihe durch Segmentierung in gleichlange Teile und Mittelwert der Datenpunkte innerhalb dieser Punkte. | ||
| + | ==== Multidimensional DTW (MD-DTW) ==== | ||
| + | Zuerst Normalisieren jeder Dimension von t und r. | ||
| + | $$d(i,j) = \sum_{k=1}^K(t(k, | ||
| + | |||
| + | ==== Multiple Multidimensional DTW ==== | ||
| + | |||
| + | Gleichzeitiges Alignment mehrerer Zeitreihen | ||
| + | |||
| + | Quelle: Multiple Multidimensional Sequence Alignment Using Generalized Dynamic Time Warping | ||
| ==== Literatur ==== | ==== Literatur ==== | ||
| === A Scalable Method for Time Series Clustering === | === A Scalable Method for Time Series Clustering === | ||