不規則時間序列的動態時間規整

最近我讀了很多關於動態時間規整 (DTW) 的文章。我很驚訝根本沒有關於 DTW 應用於不規則時間序列的文獻，或者至少我找不到。

誰能給我一個與該問題相關的參考，或者甚至是它的實現？

據我了解，不規則時間序列是指不均勻間隔的時間序列，也稱為不規則採樣時間序列。由於我一般對時間序列感到好奇，因此我對您（現在是我的）感興趣的主題進行了簡要研究。結果如下。

儘管*動態時間規整 (DTW)*方法在時間序列分析、聚類和分類中非常流行，但不規則的時間序列對直接將 DTW 應用於此類數據類型提出了一些挑戰（例如，參見本文和本文）。根據我相對簡短的研究工作，我並不完全清楚是否不可能直接應用 DTW，正如一些研究表明的那樣（另見本文/章節）。為了更全面，我還想提一下恕我直言，與不規則時間序列的主題論文相關。

然而，似乎這個主題主要被以下兩個研究流所涵蓋：

• 提出和評估替代 DTW 的方法，例如基於模型的方法（參見本文和本文）；
• 提出和評估修改後的 DTW 方法，例如cDTW、EDR、ERP、TWED、包絡變換、CDTW（連續 DTW - 不要與 cDTW -約束 DTW混淆！）和其他變體（例如，請參閱本文）。本文概述了上述方法和一些經驗比較的結果。

最後，我想談談開源軟件的主題，可用於研究或系統實現，專注於 DTW 並支持上述一些不規則時間序列的算法。此類軟件包括基於Python/NumPy的 cDTW模塊項目以及以GPU 為中心的基於 CUDA 的 CUDA-DTW 項目。對於R愛好者來說，還應該提到一個綜合的 動態時間扭曲項目（相應的包 dtw在 CRAN 上可用）。儘管目前它可能不支持許多不規則時間序列的 DTW 算法（儘管我認為它支持 cDTW），但我認為這個項目將為 DTW 算法提供更全面的支持只是時間問題，專注於此類類型數據的。我希望你喜歡閱讀我的回答，就像我喜歡研究這個話題和寫這篇文章一樣。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/109343