基于pdist的MATLAB时间序列聚类处理

Question

我在利用MATLAB进行时间序列数据聚类时遇到了一个问题。

我正在尝试使用下面的DTW库作为我的距离测量方法http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/16350-continuous-dynamic-time-warping。

TimeData = csvread('testData10.csv',1,0)
Y = pdist(TimeData,@dtw_dist)
Z = linkage(Y,'complete')
dendrogram(Z) 

我制作了一个函数，以适应pdist距离函数的格式。

function d2 = dtw_dist(XI,XJ)
    [dist,D,k,w,rw,tw] = dtw2(XI,XJ,0)
    d2 = dist
end

但是我得到了错误信息

Error using pdist (line 373)
Error evaluating distance function 'dtw_dist'.

Caused by:
    Error using  - 
    Matrix dimensions must agree.

如果有人帮助我，我将受到伤害。

谢谢!

-2015.1.5更新

我将我的功能更改为调用dtw以适应格式，它可以工作。

function d2 = dtw_dist(XI,XJ)
    result =[];
    [m1,n1] = size(XI);
    [m2,n2] = size(XJ);
    for j=1:m2
        result = horzcat(result,dtw(XI,XJ(j,:)));
    end
    d2=result;    
end

Answer 1

不知道dtw2是什么是很难判断的。但是，这里有一个可能的原因:当您使用自定义距离函数调用pdist2时，它应该满足以下条件：

距离函数的形式必须是 function D2 = DISTFUN(ZI,ZJ) ，其参数为1×N向量ZI，包含X或Y的单个观测，M2×N矩阵ZJ，包含X或Y的多个观测值，并返回距离D2的M2×1向量，其Jth元素是观测子与ZJ之间的距离(J，:)。

检查dtw2是否实现了这一点，如果没有，则相应地修改它(或者使用一个循环而不是pdist2)。