時系列データ分析において、タイミングの変動に対処するDTWは強力なツールです。時間軸を伸縮させ、累積差異を最小化する最適な整合を見つけ、時間的に完全に一致しない系列間の類似度を測定します。点対点の対応を求める従来の距離尺度を超え、音声認識や生物学的信号処理など、時間的歪みのあるデータに有効です。コスト行列を構築し、累積コストを最小化する最適な経路を見つけることで、系列間の最適な整合と類似度を提供します。DTWは時間的変動によるギャップを埋め、動的データにおける根本的なパターンを明らかにします。
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