DTW

DTW（Dynamic Time Warping）是一种用于测量两个（可能不等长）序列之间相似度的算法。它通过动态地弯曲时间轴来匹配两个序列，使得它们之间的差异最小化。DTW可以应用于语音识别、手势识别、模式匹配等领域。 DTW的基本思想是找到两个序列中对应元素之间的距离，并根据距离计算出一个累积成本。然后，DTW通过将这个累积成本最小化来确定两个序列之间的最佳匹配。这种方法允许两个序列在时间上有一定的偏差，因此可以更好地处理实际问题中可能出现的序列长度不一致或时间偏移的情况。