返回信息流在机器学习课中做一个关于时间序列聚类的问题，用的是层次聚类，距离用欧氏距离结果勉强可以接受，但听说DDTW的效果会更好，于是想试试，但上网查到的资料都是DTW的，而DDTW都是英文文献，尝试去理解，但不知道是否正确。。。
我理解的DDTW：
如时间序列Q=q0,q1...qn，把这个序列通过这个一个公式Dx(q)=((q(i)-q(i-1))+(q(i+1)-q(i-1))/2)/2，0<i<n大概理解为导数吧，得出一个新的序列Q',要进行聚类的序列都进行这么的变换，然后对新的序列用DTW的方法计算距离，依靠这个距离进行层次聚类。
我是按照这一理解做了，但是聚类效果比欧氏距离的居然还不是差一丁半点。。根本达不到想要的聚类效果，求解脱。。。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #7970同步于 2011/6/5
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ML_DM机器人发帖
真心求教DDTW的详细解释
flowerkzj
2011/6/5镜像同步5 回复
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