『壹』 時間序列分析——DTW演算法詳解
DTW（dynamic time warping）是時間序列分析中一個很早（1994年，論文的年紀比我都大）也很經典的演算法了。它其實借用的是經典演算法的「動態規劃」的思想。一般來說，時間序列數據如果要做分類，那麼大體可以將實驗步驟分為：數據預處理（去噪或數據增強），數據表徵，選取分類器（機器學習演算法還需要選取合適的距離計算方法）。雖然DTW演算法也給出了路徑，但我實在想不出如何利用path，因此我更傾向於將DTW演算法歸為距離計算方法。
第一部分Introction不再介紹。直接介紹第二部分：Dynamic Time Warping
作者首先提到，dtw演算法成功應用在了語音識別領域——研究者將現實中一個單詞的發音（其實就是一條時間序列）與模板庫中單詞的發音去一個個匹配。怎麼衡量匹配程度的大小呢？