Python实现高效的动态时间规整（DTW）：在大规模时间序列对比中的应用 大家好，今天我们要深入探讨动态时间规整（DTW）算法，以及如何在Python中高效地实现它，特别是在处理大规模时间序列对比时所面临的挑战以及应对策略。DTW是一种强大的算法，用于衡量两个时间序列之间的相似度，即使它们在时间轴上存在非线性扭曲。 1. DTW算法原理 DTW的核心思想是通过允许时间序列在时间轴上进行伸缩和弯曲，从而找到最优的对齐方式，使得两个序列之间的距离最小化。它避免了传统欧氏距离的局限性，后者要求序列长度相等且对应点必须严格对齐。 让我们用两个时间序列 X = (x1, x2, …, xm) 和 Y = (y1, y2, …, yn) 来阐述。DTW的目标是找到一条路径 W = (w1, w2, …, wk)，其中 max(m, n) <= K <= m + n – 1，这条路径描述了 X 和 Y 之间的最佳对齐方式。路径中的每个元素 wk = (i, j) 表示 X 中的第 i 个点与 Y 中的第 j 个点对齐。 路径 W 必须满足 …