欢迎使用dtw-python软件包

动态时间规整算法的全面实现。

DTW是一系列算法的统称，用于计算两个时间序列的时间轴上应该如何局部拉伸或压缩，以便将一个序列(查询)最优地映射到另一个序列(参考)上。DTW输出两者之间的累积距离，如果需要，还可以输出映射本身(规整函数)。DTW在计量经济学、化学计量学和一般时间序列挖掘的分类和聚类任务中被广泛使用。

这个软件包提供了目前最完整、免费可用(GPL)的动态时间规整类型(DTW)算法实现。它忠实地复制了CRAN上R语言的DTW包的功能。支持任意局部(如对称、不对称、斜率限制)和全局(窗口)约束，快速的本地代码，多种绘图样式等。

文档


请参阅DTW套件主页获取完整文档和背景信息。

学习如何使用该软件包(以及希望能够了解DTW的大量背景知识)的最佳地方是配套论文《在R中计算和可视化动态时间规整对齐:dtw包》，统计软件杂志免费提供该论文。它包括详细说明和广泛的背景知识，如多变量匹配、用于实时的开放末端变体、递归类型与长度归一化之间的相互作用、历史等。

要了解dtw包如何在从生物信息学到化学再到数据挖掘等领域中使用，请查看引用论文列表。

**注意**: **R**是DTW套件的主要环境。Python的文档字符串和下面的API是自动生成的，以保持一致性和可维护性，可能不太美观。

特性
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该实现提供:

- 任意窗口函数(全局约束)，例如Sakoe-Chiba带和Itakura平行四边形;
- 任意转换类型(也称为步骤模式、斜率约束、局部约束或DP递归规则)。这包括几十种著名类型:
- 所有由Rabiner-Juang、Sakoe-Chiba和Rabiner-Myers分类的步骤模式;
- 对称和非对称;
- Rabiner的平滑变体;
- 任意的、用户自定义的斜率约束

- 部分匹配:开放开始、开放结束、子串匹配
- 适当的、模式相关的归一化(每步的精确平均距离)
- 最小方差匹配(MVM)算法(Latecki等人)

除了计算对齐外,该软件包还提供:

- 以几种经典风格绘制对齐和扭曲函数的方法(参见绘图库);
- 步骤模式的图形表示;
- 应用扭曲函数的函数,直接或反向;
- 快速的本地(C语言)核心。

多变量时间序列可以通过任意局部距离定义进行对齐,利用proxy::dist(R)或scipy.spatial.distance.cdist(Python)函数。

引用
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在学术作品中使用时,请引用:

* T. Giorgino. Computing and Visualizing Dynamic Time Warping Alignments in R: The dtw Package. J. Stat. Soft., 31 (2009) doi:10.18637/jss.v031.i07。

当使用部分匹配(通过open.begin/open.end选项的非约束端点)和/或归一化策略时,请同时引用:

* P. Tormene, T. Giorgino, S. Quaglini, M. Stefanelli (2008). Matching Incomplete Time Series with Dynamic Time Warping: An Algorithm and an Application to Post-Stroke Rehabilitation. Artificial Intelligence in Medicine, 45(1), 11-34. doi:10.1016/j.artmed.2008.11.007

源代码
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发布版(稳定版本)可在PyPi上的dtw-python项目中获得。开发在GitHub上进行,地址为https://github.com/DynamicTimeWarping/dtw-python。

许可证
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本程序是自由软件:你可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证的条款重新分发或修改它,可以选择使用第3版许可证,或(由你选择)任何更新的版本。

本程序的分发是希望它能有用,但不提供任何保证;甚至不提供对适销性或特定用途适用性的暗示保证。详情请参阅GNU通用公共许可证。

你应该已经收到了一份GNU通用公共许可证的副本。如果没有,请参阅<http://www.gnu.org/licenses/>。

致谢
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本软件包是使用Cookiecutter和audreyr/cookiecutter-pypackage项目模板创建的。
.. _Cookiecutter: https://github.com/audreyr/cookiecutter
.. _`audreyr/cookiecutter-pypackage`: https://github.com/audreyr/cookiecutter-pypackage