多元时间序列的基于相关性的动态时间规整：结合了DTW和PCA的相似性度量。-matlab开发
一种称为基于相关的动态时间扭曲 (CBDTW) 的新算法，它结合了基于 DTW 和 PCA 的相似性度量。 为了保持相关性，多元时间序列被分割，DTW 的局部差异函数源自 SPCA。 这些段是通过使用特殊的 PCA 相关成本通过自下而上的细分获得的。 我们的新技术符合两个数据库的要求，即 2004 年签名验证竞赛数据库和常用的 AUSLAN 数据集。 我们表明，在具有复杂相关结构的数据集的情况下，CBDTW 优于标准 SPCA 和最常用的基于欧几里德距离的多元 DTW。
该算法也描述在： J. Abonyi, F. Szeifert，用于识别模糊分类器的监督模糊聚类，模式识别快报，24(14) 2195-2207，2003 年 10 月
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