摘要： 本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 关于DTW算法的简介请见我的上一篇博客：时间序列挖掘-动态时间归整算法原理和实现。 DTW采用动态规划来计算两个时间序列之间的相似性，算法复杂度为O(N2)。当两个时间序列都比较长时，DTW算法效率比较慢，不能满足需求，为此，有许多对DTW进行加速的算法：FastDTW,SparseDTW,LB_Keogh,LB_Improved等。在这里我们介绍FastDTW。 1. 标准DTW算法 在DTW中，我们要寻找的是一个归整路径(详见时间序列挖掘-动. 阅读全文

摘要： 本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1. DTW方法原理 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把‘A’这个音拖得很长，或者把‘i’发的很短。另外，不同时间序列可能仅仅存在时间轴上的位移，亦即在还原位移的情况下，两个时间序列是一致的。在这些复杂情况下，使用传统.. 阅读全文

摘要： Hadoop是用Java实现的，但是我们也可以使用其他语言来编写MapReduce程序，比如Shell，Python，Ruby等，下面简单介绍一下Hadoop Streaming，并使用Python作为例子。 1. Hadoop Streaming Hadoop Streaming的使用方式为:1 hadoop jar hadoop-streaming.jar -D property=value -mapper mapper.py -combiner combiner.py -reducer reducer.py -input Input -output Output -file mappe. 阅读全文