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曲线(轨迹)相似度算法——LCSS最长公共子序列算法
上一篇，我们用DTW解决两条曲线相似度的算法，但是这个算法有一个明显的BUG，就是： DTW和欧式距离对轨迹的个别点差异性非常敏感，如果两个时间序列在大多数时间段具有相似的形态，仅仅在很短的时间具有一定的差异，（即很小的差异也会对相似度衡量产生影响）欧式距离和DTW无法准确衡量这两个时间序列的相似度。LCSS能处理这种问题 为了解决这个问题，我找到了专注用于轨迹相似度的算法LCSS: 0、LCSS基本介绍以及相关内容 分析移动用户位置的相似性，提取移动用户的相似路径在出行路径预测、兴趣区域发现、轨迹聚...
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python版DTW动态时间规划算法
前言 最近遇到一个问题，就是计算三维空间上两条曲线（一系列的 点（x,y,z））相似度。 最开始使用 豪斯多夫(Hausdorff)距离 可以简易计算出，两条曲线之间的距离。 但是hausdorff有明显的两个BUG： 1）就是不支持回程。比如一个 “V”t型的曲线， 2）两条曲线长度不一致。比如：line1='---^--v---', line2='-----------^------v-'，其实两条曲线相似度应该很高的，但是hausdorff算出来就很低。 为了解决这个问题，网上查了很多资料，提出，使用hausdorff+时间(t)，来解决回程问题，但是后面我搜索到了DTW算...