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计算单变量或多变量时序距离#xff0c;使用欧几里得、曼哈顿等函数量化不同时序差异。量化生成时序之间接近度相似性矩阵。使用高尔距离和堪培拉距离等相似度测量。实现最小方差匹配算法#xff0c;绘制步进模式的图形表示。其他语言包算法实现。
…要点
计算单变量或多变量时序距离使用欧几里得、曼哈顿等函数量化不同时序差异。量化生成时序之间接近度相似性矩阵。使用高尔距离和堪培拉距离等相似度测量。实现最小方差匹配算法绘制步进模式的图形表示。其他语言包算法实现。
语言内容分比 Python距离矩阵
在数学、计算机科学尤其是图论中距离矩阵是一个方阵二维数组其中包含一组元素之间成对的距离。根据所涉及的应用用于定义此矩阵的距离可能是也可能不是度量。如果有 N N N 个元素则此矩阵的大小将为 N × N N \times N N×N。在图论应用中元素通常被称为点、节点或顶点。
我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度相同 (3, 2)。因此距离矩阵的维度为 (3,3)。使用 p2距离计算为闵可夫斯基 2 范数或欧几里得距离。
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])
y np.array([[5,0],[1,2],[2,0]])print(matrix x:\n, x)
print(matrix y:\n, y)dist_mat distance_matrix(x, y, p2)
print(Distance Matrix:\n, dist_mat)matrix x:
[[1 2][2 1][2 2]]
matrix y:
[[5 0][1 2][2 0]]
Distance Matrix:
[[4.47213595 2.23606798][3.16227766 1.41421356 1.][3.60555128 1. 2. ]]我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度不同。矩阵 x 的维度为 (3,2)矩阵 y 的维度为 (5,2)。因此距离矩阵的维度为 (3,5)。
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])
y np.array([[0,0],[0,0],[1,1],[1,1],[1,2]])print(matrix x:\n, x)
print(matrix y:\n, y)dist_mat distance_matrix(x, y, p2)print(Distance Matrix:\n, dist_mat)我们使用单个矩阵即 x计算距离矩阵。矩阵 x 的维度为 (3,2)。相同的矩阵 x 作为参数 y 给出。距离矩阵的维度为 (3,3)。
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])print(matrix x:\n, x)
dist_mat distance_matrix(x, x, p2)
print(Distance Matrix:\n, dist_mat)我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度不同。矩阵 x 的维度为 (3,2)矩阵 y 的维度为 (5,2)。因此距离矩阵的维度为 (3,5)。使用 p1距离计算为闵可夫斯基1 范数或曼哈顿距离。
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])
y np.array([[5,0],[1,2],[2,0]])print(matrix x:\n, x)
print(matrix y:\n, y)dist_mat distance_matrix(x, y, p1)
print(Distance Matrix:\n, dist_mat)我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度均为 (2, 5)。因此距离矩阵的维度为 (3,5)。使用 p2距离计算为闵可夫斯基 2 范数或欧几里得距离。
import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x np.array([[1,2,3,4,5],[2,1,0,3,4]])
y np.array([[0,0,0,0,1],[1,1,1,1,2]])print(matrix x:\n, x)
print(matrix y:\n, y)dist_mat distance_matrix(x, y, p2)
print(Distance Matrix:\n, dist_mat)参阅、更新计算思维 | 亚图跨际
