DynamicTimeWarping/dtw-python

何を解決するか

このパッケージは、動的時系列ワーピング（DTW）アルゴリズムの包括的な実装を提供します。これは、時間軸を伸縮させることで、2つの時系列間の最適な整合を求めるために使用されます。これは、速度やタイミングにばらつきがあるシーケンスを比較する際に不可欠であり、経済統計学、化学統計学、および一般的な時系列マイニングにおける分類やクラスタリングなどのタスクに役立ちます。

動作方法

このライブラリは、クエリーシーケンスとリファレンスシーケンス間の累積距離を計算するDTWアルゴリズムのファミリーを実装しています。さまざまな制約とマッチングタイプをサポートしています：

• グローバル制約： サコエ・チバ帯やイタクララ平行四辺形などの任意のウィンドウ関数をサポートし、探索空間を制限します。
• ローカル制約： 対称的、非対称的、およびユーザー定義の傾斜制約を含む、さまざまな遷移タイプ（ステップパターン）をサポートします。
• 部分一致： 不完全な時系列に対するオープン・ビギン、オープン・エンド、および部分文字列マッチを可能にします。
• 多次元対応： scipy.spatial.distance.cdist を通じて、任意の局所距離定義を使用して多次元時系列を整合できます。

対象ユーザー

Pythonで時系列データを扱うデータサイエンティスト、研究者、アナリスト。特に、Rの dtw パッケージの堅牢で忠実なPython版が必要な人向けです。

特徴

• 包括的な機能セット： 有名なステップパターンとラビナーのスムージング変種を多数含みます。
• Cコア： パフォーマンス向上のため、高速なネイティブCコアを使用しています。
• 引用情報： 標準的な学術研究に基づいており、最小分散マッチング（MVM）などの特定のアルゴリズムに対する明確な引用ガイドラインを提供します。
• 可視化： いくつかの古典的なスタイルで、整合結果やワーピング関数をプロットするメソッドを含んでいます。