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DTW+S：基于形状的有序局部趋势的时间序列比较
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的度量方法DTW+S，用于测量时间序列数据之间的距离或相似性。该方法创建了一个可解释的时间序列“接近保持”矩阵表示，并应用动态时间规整来计算这些矩阵之间的距离。研究人员可以使用该方法来查找相似时间点附近发生的相似趋势，并在集成构建和流行病曲线聚类中应用。此外，该方法在某类数据集上的分类效果更好，特别是当局部趋势而非尺度起决定性作用时。
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关键要点
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DTW+S是一种新颖的度量方法，用于测量时间序列数据之间的距离或相似性。
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该方法创建了可解释的时间序列“接近保持”矩阵表示，每一列代表局部趋势。
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DTW+S应用动态时间规整来计算这些矩阵之间的距离。
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研究人员可以使用DTW+S查找相似时间点附近发生的相似趋势。
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该方法在集成构建和流行病曲线聚类中具有实用性。
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DTW+S在某类数据集上的分类效果优于传统的动态时间规整，尤其在局部趋势起决定性作用时。
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