DTWを実装する方法

Question

DTWをpythonで実装しようと思い、コードを書いてみたのですがエラーが出てしまい、理由がわからないので教えていただきたいです。

def dtw(vec1, vec2):    #vec1とvec2は長さの異なる整数型配列
    import numpy as np
    d = np.zeros([len(vec1)+1, len(vec2)+1]) 
    d[:] = np.inf   
    d[0, 0] = 0
    for i in range(1, d.shape[0]):
        for j in range(1, d.shape[1]):
             cost = abs(vec1[i-1]-vec2[j-1])
             d[i, j] = cost + min(d[i-1, j],
                  d[i, j-1],
                  d[i-1, j-1])
    return d[-1][-1]
    print(d)
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('20070701_TMN0002_1s.csv_m.csv')
df1 = pd.read_csv('20070701_TMN0069_1s.csv_m.csv')
df2 = pd.DataFrame()
df3 = pd.DataFrame()
df = df.groupby(df.index // 60).mean()
df1 = df1.groupby(df1.index // 30).mean()
for i in range (23):
    i += 1
    df2.loc[i,0] = i
    df2.loc[i,1] = df.iloc[i,1] + df.iloc[i,2]
for i in range(47):
    df3.loc[i,0] = i
    df3.loc[i,1] = df1.iloc[i,1] + df1.iloc[i,2]
print(df3)
dtw(df2,df3)

print(df3)はきちんと表示がされます。

Answer 1

DTW の実装部分は正しいです。
なので問題があるとすれば、そこに渡してるデータを作っている以下の部分です。
csv ファイルがないので、こちらでは具体的になにが問題かはわかりません。

df = pd.read_csv('20070701_TMN0002_1s.csv_m.csv')
df1 = pd.read_csv('20070701_TMN0069_1s.csv_m.csv')
df2 = pd.DataFrame()
df3 = pd.DataFrame()
df = df.groupby(df.index // 60).mean()
df1 = df1.groupby(df1.index // 30).mean()
for i in range (23):
    i += 1
    df2.loc[i,0] = i
    df2.loc[i,1] = df.iloc[i,1] + df.iloc[i,2]
for i in range(47):
    df3.loc[i,0] = i
    df3.loc[i,1] = df1.iloc[i,1] + df1.iloc[i,2]
print(df3)
dtw(df2,df3)

試したコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sn

def draw_heatmap(mat):
    plt.figure(figsize=(6, 6))
    ax = sn.heatmap(mat, annot=True, cmap='Reds')
    plt.show()

x = np.array([1, 1, 2, 3, 2, 0], dtype=float)
y = np.array([0, 1, 1, 2, 5, 2, 1], dtype=float)

def dtw(x, y):
    # 距離行列を作成する。
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    dist = np.sqrt((X - Y) ** 2)  # ユークリッド距離
    draw_heatmap(dist)

    # 番兵として 0行、0列目を inf で埋めている。
    dtw = np.full((len(y) + 1, len(x) + 1), np.inf)
    dtw[0, 0] = 0

    for i in range(1, len(y) + 1):
        for j in range(1, len(x) + 1):
            dtw[i, j] = min(
                dtw[i - 1, j],
                dtw[i, j - 1],
                dtw[i - 1, j - 1]) + dist[i - 1, j - 1]
    draw_heatmap(dtw[1:, 1:])

    return dtw[-1, -1]

距離行列

累積したコスト行列

fstdtw ライブラリで計算した値と同じになることも確認できました。

print('DTW: ', dtw(x, y))  # 4.0
from fastdtw import fastdtw
print('fastdtw', fastdtw(x, y)[0])  # 4.0

Comments

[wpspring0300]

ありがとうございました。
データ自体に不備があったため、修正したら出来ました。
ご丁寧な回答ありがとうございました。