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我正在尝试研究不同的指标，并发现了许多相似性指标:欧几里得距离动态时间扭曲、编辑距离与真实惩罚DISSIM、序列加权对齐模型、空间组装距离。
但是我有一个问题:是否有任何其他指标可以以时间序列的方式给出相似性。我正在寻找的东西不仅可以计算特征之间的相似性度量，而且还可以按时间序列方式排列它们(按照接收特征的顺序)？
例如:如果我们有特征 F1,F2,F3,F4,F5,F6,7,F8，并且其中特征 F1 F2 F4 F6 F8 相似
是否有一种算法可以按以下顺序给出类似的输出 F1 F2 F4 F6 F8 :.即是否有一种算法可以以一系列方式(按时间)给出结果
谢谢!
最佳答案
这个问题很困惑。但就其值(value)而言...
动态时间扭曲不是一个指标。空间组装距离不是一个度量。
您应该阅读http://www.cs.unm.edu/~mueen/DTW.pdf
如果您正在进行时间序列相似性比较，那么我 99% 确定您应该使用 DTW。来源，我在更多的数据集上测试了更多的距离测量，比世界其他地方的总和还要多。 http://www.cs.ucr.edu/~eamonn/time_series_data/
关于machine-learning - 相似度指标，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42537371/
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