我正在对大型数据集进行时间序列聚类（3000个时间序列，每个> 50点）。因此，我想知道一旦完成分析，
我想连接由DTW算法生成的两个时间序列扭曲路径，如下图红线所示：
<a href="https://i.stack.imgur.com/hhE
我正在尝试比较形状完全相同但沿x轴偏移的两条曲线。对于这个问题，我正在使用dtw（动态时间扭曲）
这就是我想要做的：
<ul>
<li>保持参考曲线不变（仅平移和拉伸查询曲线）</li>
<li>限制重复的元素数
我正在尝试在Python中安装模块dtaidistance以计算一组时间序列的DTW距离矩阵。但是每当我尝试使用“ pip ins
附带的数据只是一个简化的示例，因为实际上我有数百个人和数百个时间点。
我正在寻找一种确定
我正在将两个不规则间隔时间序列与DTW的<code>tslearn</code>实现进行比较。由于两个时间序列都是非常不规
我正在尝试在本页上详细介绍的dtw软件包中使用不同的窗口选项：<a href="https://dynamictimewarping.github.io/py-a
我是一名博士研究生，但不是深度学习或Python方面的专家，如果我的问题很琐碎，那么请抱歉。
我想做
我想评估两个时间序列之间的同步性（即它们随时间变化的趋势是否相同？）。我正在使用<strong> Python <
这个问题与这篇文章有关：
<a href="https://stackoverflow.com/questions/45945769/how-to-apply-dtw-algorithm-on-multiple-time-se
我在这里阅读了 DTW 计算的功能：
<a href="https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/user_guide/dtw.html" rel="nofollow norefer
在对不同长度的时间序列数据使用 k-means 算法和 DTW 后，我一直试图了解每个集群的“均值”或质心位于
我正在尝试在 PyCharm 中运行 Jupyter 脚本。该脚本需要 +- 2 小时才能运行。第一次运行时，内存不足，退
在时间序列分析中，动态时间扭曲<strong>(DTW)</strong>是衡量两个时间序列之间相似性的算法之一，这两个
我正在寻找一个类似于 dtaidistance Python 库的动态时间扭曲库来计算 dtw 距离。如果 Dart 库目前不可用，那
所以，基本上我有大量基于单词的数据集的数据。
每个数据的时间长度绝对不同。
这是我的方法
在使用动态时间扭曲时如何指定单调性约束（一个时间序列不应在另一个之前）？
例如，我有成本
我已经使用自定义 DTW 指标和 sci-kit learn 实现了 KNN，如下所示：
<pre><code>def dtw(t1, t2):
distance = fastd
我从各种在线资源中发现 DTW 的时间复杂度是二次的。另一方面，我也发现标准 kNN 具有线性时间复杂度
