Advantages of Euclidean distance me

Advantages of Euclidean distance measure include: simplicity and natural, intuitive sense. Disadvantages are: high sensitivity to noise and outliers (especially for sparse data), covering only spherical domain space, demand for extensive data preprocessing if to be applied as time series similarity measure (what was the case of this project). Clearly, in spite of its merits, the Euclidean distance is not similarity measure of choice for time series. In real life scenario very often small distortions take place, causing “delays” in time of some phenomena being reactions to or otherwise caused by their direct or indirect stimuli. To account for such artifacts so called Dynamic Time Warping (DTW) was proposed by Sankoff and Kruskal in 1983. The DTW as a distance measure minimizes dissimilarity by aligning two sequences as in the figure below. Note . This technique emerged originally for speech recognition in the 1970’s. In speech recognition the alignment is necessary due to different parts of the words being spoken at different rates. Therefore, the best alignment of the word to be recognized and a reference pattern, identifies the word to be the same as the one represented by the reference pattern

Kết quả (Việt) 1:

Lợi thế của các khoảng cách Euclide biện pháp bao gồm: đơn giản và tự nhiên, trực quan cảm giác. Nhược điểm là: cao độ nhạy cảm với tiếng ồn và outliers (đặc biệt là đối với dữ liệu thưa thớt), bao gồm không gian tên miền chỉ cầu, nhu cầu về dữ liệu rộng lớn tiền xử lý nếu được áp dụng như biện pháp tương tự dòng thời gian (trường hợp dự án này là gì). Rõ ràng, mặc dù giá trị của nó, khoảng cách Euclid không phải là biện pháp tương tự của sự lựa chọn cho các chuỗi thời gian. Trong tình huống thực tế đời sống sai lệch nhỏ rất thường xuyên diễn ra, gây ra "chậm trễ" trong thời gian của một số hiện tượng là phản ứng hoặc nếu không gây ra bởi sự kích thích của họ trực tiếp hoặc gián tiếp. Để giải thích cho các hiện vật được gọi là cong vênh thời gian năng động (DTW) được đề xuất bởi Sankoff và Kruskal năm 1983. DTW là một thước đo khoảng cách tối thiểu dissimilarity bằng việc xếp thẳng hai chuỗi như trong hình dưới đây. Lưu ý. Kỹ thuật này xuất hiện ban đầu nhận dạng tiếng nói trong năm 1970. Trong bài phát biểu công nhận liên kết là cần thiết do các bộ phận khác nhau của các từ được nói ở mức độ khác nhau. Vì vậy, liên kết tốt nhất của từ này để được công nhận và một mô hình tham chiếu, nhận dạng từ tương tự như là một đại diện của các mô hình tham chiếu

Kết quả (Việt) 2:

Ưu điểm của biện pháp khoảng cách Euclide bao gồm: đơn giản và tự nhiên, cảm giác trực quan. Nhược điểm là: độ nhạy cao để tiếng ồn và sự chênh lệch (đặc biệt là đối với dữ liệu thưa thớt), bao gồm không gian tên miền duy nhất hình cầu, nhu cầu về dữ liệu tiền xử lý sâu rộng nếu được áp dụng như là biện pháp chuỗi thời gian giống nhau (trường hợp của dự án này là gì). Rõ ràng, mặc dù giá trị của nó, khoảng cách Euclide không phải là biện pháp tương tự của sự lựa chọn cho chuỗi thời gian. Trong kịch bản thực tế đời sống lệch lạc rất thường xuyên nhỏ diễn ra, gây ra "sự chậm trễ" trong thời gian của một số hiện tượng bị phản ứng hoặc do những kích thích trực tiếp hoặc gián tiếp của họ. Để giải thích cho hiện vật như vậy được gọi là động Time Warping (DTW) đã được đề xuất bởi Sankoff và Kruskal năm 1983. DTW như một biện pháp giảm thiểu khoảng cách không giống nhau bằng cách canh hai trình tự như trong hình bên dưới. Chú thích . Kỹ thuật này xuất hiện ban đầu cho nhận dạng giọng nói trong năm 1970. Trong phát biểu ghi nhận sự liên kết là cần thiết do các phần khác nhau của các từ được nói ở mức độ khác nhau. Do đó, sự liên kết tốt nhất của từ này được công nhận và một mẫu tham khảo, xác định các từ để được giống như một trong những đại diện của mô hình tham khảo

Kết quả (Việt) 3:

Khoảng cách orbignyi biện pháp chuyên bao gồm: quan hệ tình dục đơn giản và tự nhiên, tính trực quan.Nhược điểm là: cao độ nhạy của tiếng ồn và thường có giá trị (đặc biệt là thưa thớt. Dữ liệu), bao gồm miền chỉ có hình cầu, không gian, rộng trước nhu cầu xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, nếu như similarities metric (dự án tình huống gì là).Rõ ràng, mặc dù nó chuyên orbignyi là không giống nhau, khoảng cách đo thời gian trình lựa chọn.Trong đời thực, rất ít méo xảy ra, dẫn đến hiện tượng "chậm trễ" của một số phản ứng bằng cách khác, hoặc trực tiếp hoặc gián tiếp gây ra kích thích.Dựa vào những di vật gọi là động từ khúc cong của thời gian (DTW) là Sankoff và Kruskal 1983 đưa ra.DTW là khoảng cách tối thiểu đo nhắm vào hai dãy như hình dưới đây đã - si.Ghi chú.Công nghệ này lần đầu tiên xuất hiện vào thập niên 1970 trong nhận dạng giọng nói của nhận dạng giọng nói, trong các phần khác nhau của, do sử dụng tỷ lệ khác nhau đã nói thẳng hàng là cần thiết.Do đó, sẽ bị nhận dạng chữ dóng tốt nhất và tham khảo cách nhận dạng mẫu tham khảo từ chế độ, với những đại diện từ là giống nhau