动态时间弯曲距离精确计算的Dijkstra方法 DTW聚类

资 源 简 介

动态时间弯曲距离精确计算的Dijkstra方法 DTW聚类

详 情 说 明

动态时间弯曲距离（DTW）是一种衡量两个时间序列相似度的有效方法，尤其适用于不同长度或局部时间偏移的序列比对。传统的DTW计算可能因路径约束导致效率问题，而结合Dijkstra最短路径算法可以更精确地搜索最优弯曲路径。

在DTW聚类的场景中，Dijkstra方法通过构建节点图（每个点代表序列间对齐状态），以累积距离为权重，逐步扩展最短路径。这一过程能避免传统动态规划的全局计算开销，尤其适合长序列或对实时性要求高的场景。

技术实现上，需注意以下核心点： 图构建：将序列对齐点转化为图中的节点，相邻节点的转移代表可能的对齐方向（如水平、垂直、对角）。 优先级队列：Dijkstra依赖优先队列选取当前最小累积距离节点，确保每次扩展最优路径。 终止条件：当路径到达终点（即完整对齐两个序列）时，返回累积的最小弯曲距离。

该方法在时间序列聚类中表现优异，例如金融数据模式识别或传感器信号分类。通过Dijkstra优化，既能保持DTW的弹性对齐特性，又能提升计算效率。