Guía completa de la deformación temporal dinámica en Python
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La deformación temporal dinámica (DTW) es una conocida técnica utilizada para determinar la alineación entre dos secuencias temporales. DTW se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones y puede aplicarse a cualquier dato que pueda representarse como una secuencia lineal. Las librerías DTW existentes tienen una implementación anticuada del algoritmo DTW central, que resulta en un bajo rendimiento o es inaplicable para secuencias grandes. El objetivo de este libro es presentar un concepto detallado de DTW junto con una completa biblioteca DTW, que encapsula la implementación de varia...
La deformación temporal dinámica (DTW) es una conocida técnica utilizada para determinar la alineación entre dos secuencias temporales. DTW se ha utilizado en una amplia gama de aplicaciones y puede aplicarse a cualquier dato que pueda representarse como una secuencia lineal. Las librerías DTW existentes tienen una implementación anticuada del algoritmo DTW central, que resulta en un bajo rendimiento o es inaplicable para secuencias grandes. El objetivo de este libro es presentar un concepto detallado de DTW junto con una completa biblioteca DTW, que encapsula la implementación de variantes DTW con algoritmos eficientes propuestos recientemente. Más adelante, en este libro presenté un módulo python para calcular y visualizar la alineación DTW: DTWPy. DTWPy tiene implementaciones de DTW clásico y algoritmos de rendimiento eficiente recientemente propuestos, es decir, fastDTW y DDTW. La corrección de los algoritmos se verifica comparándolos con la implementación existente en R. Este libro da una idea básica a los lectores sobre lo que es DTW y DTWPy tiene la implementación más completa de algoritmos DTW presentes en la literatura hasta la fecha, y es aplicable en grandes secuencias temporales.
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