时间序列：五种编辑距离实现【01/5-Levenshtein】

已于 2023-11-11 13:32:20 修改
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分类专栏： 数学建模 时间序列 人工智能综合 文章标签： 算法
于 2022-01-14 21:56:26 首次发布
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本文深入探讨了编辑距离的概念，重点介绍了Levenshtein距离，包括其定义、操作类型和计算方法。通过动态规划计算编辑距离，并提供Golang和Python的实现代码。此外，还提及了基于Python的Levenshtein库，该库不仅支持Levenshtein距离，还能计算其他类型的编辑距离。

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一、什么叫编辑距离？

        在计算语言学和计算机科学中，编辑距离是一种通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作数来量化两个字符串（例如单词）之间的不同程度的方法。

按照维基百科，编辑距离有五种，如果需要仔细琢磨各种距离的概念，请参考下述链接

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Python实现的快速编辑距离算法
m0_47037246的博客
06-01 410
编辑距离（Edit Distance），又称 Levenshtein 距离，指的是将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少操作次数。常见的操作有三种：插入一个字符，删除一个字符和替换一个字符。，适用于字符串较短的情况。在实际应用中，我们可以使用这个算法来计算两个字符串之间的相似程度，从而进行拼写检查、模式识别等任务。本文介绍了一种基于动态规划的编辑距离算法，并使用 Python 语言实现了该算法的代码。分别为两个字符串的长度。同时，我们使用 Python 编程语言实现了该算法的代码。，并求出它们的长度。
语音识别：时间序列Damerau–Levenshtein距离
gongdiwudu的专栏
01-16 7482
在信息论和计算机科学中，Damerau-Levenshtein 距离（以 Frederick J. Damerau 和 Vladimir I. Levenshtein[1][2][3] 命名）是用于测量两个序列之间的编辑距离的字符串度量。通俗地说，两个单词之间的 Damerau-Levenshtein 距离是将一个单词变为另一个单词所需的最小操作数（包括单个字符的插入、删除或替换，或两个相邻字符的转置）。 Damerau-Levenshtein 距离与经典 Levenshtein 距离的不同之处...
时间序列的模式距离
weixin_30549657的博客
04-02 613
核心处理：序列数据的压缩存储 转载于:https://www.cnblogs.com/yemuzi/archive/2013/04/02/2994676.html
语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）
热门推荐
zouxy09的专栏
06-20 10万+
语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09         这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点。呵呵，平时没怎么听课，现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结，好让自己的知识架构清晰点，也和大家分享下。下面总结的是第一个知识点：DTW。因为花的时间不多，所以可能会有不少说的不妥的地方，还
论文学习——时间序列的距离模式
#仙女不扎马尾#的博客
06-01 748
写在前面：《时间序列的模式距离》；《浙江大学学报（工学版）； 2004年7月发表；》时间序列的知识发现，是数据挖掘的一个重要部分特别是时间序列的变化趋势，反映了序列的动态特性，具有更高的使用价值。但是，目前的序列匹配，一般是对序列采用点距离的度量，或者改进方法，进行计算。为了防止数据单位不用，导致数据量差异过大而造成的误差，必须先对比较序列进行标准化处理，这会大大增加处理的计算量。【我觉得，算一个标准化…也就，可能是因为现在2022年了，真的没有什么太大计算量…又不是算图神经网络…】（一个点距离的缺点）采用
编辑距离
姚光超的专栏
12-12 1万+
1. 编辑距离定义        今天我们来研究一个有趣的算法题，叫做字符串编辑距离。编辑距离研究的问题和最长公共子序列有相似之处，都是比较两个字符串之间的相似性，只是采用的标准不太相同。        先给出编辑距离的定义：设A和B是2个字符串，要用最少的字符操作将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作包括：        (1)删除一个字符(delete)；        (2)插
pyxDamerauLevenshtein:pyxDamerauLevenshtein在Cython中为Python实现了Damerau-Levenshtein（DL）编辑距离算法，以实现高性能
05-22
pyxDamerauLevenshtein在Cython中为Python实现了Damerau-Levenshtein（DL）编辑距离算法，以实现高性能。 礼貌： 在信息论和计算机科学中，Damerau-Levenshtein距离（以Frederick J. Damerau和Vladimir I. ...
Python-Levenshtein快速计算编辑距离以及字符串的相似度
08-10
编辑距离，也称为Levenshtein距离，是衡量两个字符串差异的一种度量，定义为由一个字符串转换成另一个字符串最少的单字符编辑操作次数。这些编辑操作包括插入、删除和替换字符。在文本分析、信息检索、数据清洗和...
Java字符串相似度：各种字符串相似度和距离算法的实现：Levenshtein，Jaro-winkler，n-Gram，Q-Gram，Jaccard索引，最长公共子序列编辑距离，余弦相似度..
02-02
当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： <groupId>info.debatty</groupId> <artifactId>...
时间序列间距离的影响因素
qq_43923588的博客
02-25 1794
文章目录时间序列间距离的影响因素1、噪声图像表示简介引起噪声数据的原因噪声数据的影响噪声数据处理方法回归异常值检测2、振幅平移图像表示引起振幅平移的原因振幅平移在聚类上的应用3、振幅伸缩图像表示振幅伸缩的应用4、时间轴伸缩图像表示时间轴伸缩的作用5、线性漂移图像表示6、不连续（数据丢失）图像表示数据丢失的产生数据丢失的处理 时间序列间距离的影响因素 时间序列的相似性度量是衡量两个序列的相似程度的方法。两个序列是否相似，主要看他们的变化趋势是否一致。由于时间序列数据的复杂性特点，实际上不可能存在两条完全相同的
edit-distance:Python库，用于计算任意Python序列之间的编辑距离
05-15
edit_distance 用于计算序列之间的编辑距离和比对的Python模块。 我需要一种方法来计算Python中序列之间的编辑距离。 我找不到任何合适的库来执行此操作，因此我编写了自己的库。 似乎有许多编辑距离库可用于计算两个字符串之间（而非两个序列之间）的编辑距离。 这完全是用Python编写的。 可以在Python中优化此实现以使其更快。 如果用C实现，可能会更快。 库API是根据difflib.SequenceMatcher建模的。 这与difflib非常相似，除了此模块计算编辑距离（Levenshtein距离）而不是Python的difflib使用的Ratcliff和Oberhelp方法。 difflib“不会产生最少的编辑序列，但是会产生对人来说'看起来正确'的匹配。” 如果您觉得此库有用或有任何建议，请给我发消息。 安装和卸载 最简单的安装方法是使用pip：
python-Levenshtein
01-04
Levenshtein是一个python上用于计算编辑距离比较方便的包，使用Levenshtein.distance（str1, str2）函数计算编辑距离。记得转成unicode！
python difflib 编辑距离_Python Edit_Distance包_程序模块 - PyPI - Python中文网
weixin_39795971的博客
12-10 515
编辑距离用于计算序列之间编辑距离和对齐的python模块。我需要一种方法来计算python中序列之间的编辑距离。我没有能够找到任何合适的库来实现这一点，所以我自己编写了一个。在那里似乎有许多可用于计算编辑的编辑距离库两个字符串之间的距离，但不是两个序列之间的距离。这完全是用python编写的。这种实现可能是在python中优化为更快。如果在C中实现。库API是根据difflib.sequencem...
算法题——编辑距离（python实现）
zhaodongdz的博客
02-13 2169
同样这一题还是利用动态规划的思想解决,三种方法如下： class Solution: def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int: m = len(word1) n = len(word2) #纯递归不通过，时间复杂度过高 # def dp(i,j): # if i == -1: # return j+1 ..
编辑距离及编辑距离算法 | Levenshtein距离 |DP
k的博客
10-05 4092
感谢：http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/09/28/2707343.html 加一点自己理解 编辑距离概念描述： 编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 例如将kit
动态规划之编辑距离
fdl123456的博客
11-11 360
前几天看了一份鹅场的面试题，算法部分大半是动态规划，最后一题就是写一个计算编辑距离的函数，今天就专门写一篇文章来探讨一下这个问题。 我个人很喜欢编辑距离这个问题，因为它看起来十分困难，解法却出奇得简单漂亮，而且它是少有的比较实用的算法（是的，我承认很多算法问题都不太实用）。下面先来看下题目： 为什么说这个问题难呢，因为显而易见，它就是难，让人手足无措，望而生畏。 为什么说它实用呢，因为前几天我就...
Python实现字符串编辑距离算法-Levenshtein Distance
最新发布
code_welike的博客
06-12 958
编辑距离（Edit Distance），也称为Levenshtein距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。1.定义函数 LevenshteinDistance（str1，str2），其中参数 str1 和 str2 分别为待计算编辑距离的两个字符串，返回值为字符串 str1 和 str2 之间的编辑距离。这里的编辑距离为3，表示需要将 “python” 转换成 “pythoneer”，需要进行3次操作，可以通过插入一个 ‘e’ 和替换两个字符来实现。
编辑距离算法详解和python代码
Michaelangelo峰不暖
12-10 6271
编辑距离（Levenshtein Distance）算法详解和python代码 最近做NLP用到了编辑距离，网上学习了很多，看到很多博客写的有问题，这里做一个编辑距离的算法介绍，步骤和多种python代码实现，编辑距离有很多个定义，比如Levenshtein距离，LCS距离，汉明距离等，我们这里将Levenshtein距离默认为编辑距离。 基本概念： 编辑距离是指两个字符串之间，由一个转成另一个所...
基因序列算法：编辑距离（ Levenshtein 距离）和LD算法
gongdiwudu的专栏
01-09 9452
Wagner–Fischer algorithm Wagner-Fischer 算法基于以下观察计算编辑距离：如果我们保留一个矩阵来保存第一个字符串的所有前缀和第二个字符串的所有前缀之间的编辑距离，那么我们可以通过填充填充来计算矩阵中的值矩阵，从而找到两个完整字符串之间的距离作为计算的最后一个值。 一个简单的实现，作为函数 Distance 的伪代码，它接受两个字符串，长度为 m 的 s 和长度为 n 的 t，并返回它们之间的 Levenshtein 距离，如下所示。请注意，输入字符串是单索引的，而
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