一中OJ | #1480 相似基因 | 匹配型动态规划时限 1000MS/Case 内存 64MB/Case题目描述大家都知道，基因可以看作一个碱基对序列。它包含了4种核苷酸，简记作A，C，G，T。生物学家正致力于寻找人类基因的功能，以利用于诊断疾病和发明药物。在一个人类基因工作组的任务中，生物学家研究的是：两个基因的相似程度。因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用。两个基因的相似度
时间序列分析 - 23 DTW (时序相似度度量算法) 上DTW初探简介 在时序分析中，DTW(Dynamic Time Warping)是用来检测两个时序相似程度的算法，而这个相似程度通常用一个距离来表示。例如如下的两个序列， 我们该如何衡量这两个序列的距离呢？一个比较明显的方法是对 ? , ? 这两个序列中的元素按照位置一一计算距离，最后加总或者加
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2024-06-10 10:41:27
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# Python序列相似度: 用代码寻找相似数据集
在数据科学与机器学习领域，序列相似度是一个重要的概念。它帮助我们理解和比较不同序列中的模式和特征。序列可以是时间序列、DNA序列或文本序列等。本文将介绍几种常见的序列相似度度量方法，并提供相应的Python代码示例。
## 1. 什么是序列相似度？
序列相似度指的是通过某种方法评估两个序列在特征和结构上的相似程度。常见的序列相似度度量包括：
时间序列相似性度量方法时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping)。总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) 。锁步度量是时间序列进行 “一对一”的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 “一对多”的比较。 欧氏距离属于
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2024-01-11 00:16:42
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1. 背景最近项目中遇到求解时间序列相似性问题，这里序列也可以看成向量。在传统算法中，可以用余弦相似度和pearson相关系数来描述两个序列的相似度。但是时间序列比较特殊，可能存在两个问题：两段时间序列长度不同。如何求相似度？一个序列是另一个序列平移之后得到的。如何求相似距离？第一个问题，导致了根本不能用余弦相似度和pearson相关系数来求解相似。第二个问题，导致了也不能基于欧式距离这样的算法，
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2023-11-02 07:00:46
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认识序列蛋白质序列由20个不同的字母（氨基酸）排列组合而成。核酸序列包括DNA序列和RNA序列。由4个不同的字母（碱基）排列组合而成。FASTA格式第一行：大于号加名称或其它注释。第二行以后：每行60个字母（也有80的，不一定）。序列相似性数据库中的序列相似性搜索对于一个蛋白质或核酸序列，你需要从序列数据库中找到与它相同或相似的序列。不可能再用眼睛去比较每一对序列，因为数据库中有太多序列，甚至用眼
1.什么是序列？序列就是字符串。s就是一个序列。（原来序列是这么简单的，听着太高大上了）蛋白质序列：由20个不同的字母（氨基酸）排列组合而成。核酸序列：由4个不同的字母（碱基，ATCGU）排列组合而成，包括DNA序列和RNA序列。FASTA格式：第一行＞表示注释；第二行及以后：每行60个字母或80，不一定。 图1.数据格式2.序列相似性图2.相似比较图中显示了序列的相似性比较，对于序列长
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2024-11-02 14:30:35
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# Python序列相似度计算
在数据科学与机器学习领域，序列相似度计算是一个重要的技术，广泛应用于文本分析、基因序列比对、推荐系统等。序列相似度可以用不同的方法来衡量，最常用的包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
## 序列相似度的定义
序列相似度度量两个序列之间的相似程度，数值越大表示越相似。对于文本序列，我们通常将其表示为词或字符的向量。然后通过一些算法计算它们之间的相似度。
下
这篇论文是关于时间序列相似性搜索的，所谓的时间序列也就是指，与时间相关的序列，比如说一个人的血压，他每时每刻都会有或多或少的变化，随着时间的延续，就形成了一组血压序列。 一般常用的序列相似性比较的有基于欧式距离的(Euclidean Distance)，它的精确度较高，但是要求序列等长度，
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2023-11-19 16:57:02
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NCBI-BLAST在线使用教程详细攻略(图解)BLAST是“局部相似性基本查询工具”(Basic Local Alignment Search Tool)的缩写。是由美国国立生物技术信息中心(NCBI)开发的一个基于序列相似性的数据库搜索程序。该程序将DNA/蛋白质序列与公开数据库所有序列进行匹配比对，从而找到相似序列。BLAST功能是什么？BLAST可用于推断序列之间的功能和进化关系，以及帮助
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2024-10-14 17:58:22
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# Python求序列相似性
## 引言
在数据分析和机器学习中，序列的相似性度量是一个常见的任务。在这篇文章中，我将带你通过一个例子来实现如何在Python中计算两个序列之间的相似性。我们将使用最简单的Levenshtein距离算法来判断字符串之间的相似程度。
## 整体流程
以下是简单的步骤流程表，展示了实现序列相似性的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-10 03:40:28
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一、序列概览 Python 包含6 种内建的序列：列表，元组，字符串，Unicode字符串，buffer对象和xrange对象。这里重点讨论最常用的两种类型：列表和元组。 列表与元组的主要区别在于：列表可以修改，元组则不能。也就是说如果要根据要求来添加元素，那么列表可以会更好用；而出于某些原因，序列不能修改的时候，使用元组则更为合适。在操作一组数值的时候，序列很好用。可以用序列表示数据
什么是DTW？DTW算法采用了动态规划DP（dynamic programming）的方法来进行时间规整的计算，可以说，动态规划方法在时间规整问题上的应用就是DTW。为什么需要DTW算法当两个序列按照时间步t完全对齐的时候，我们可以直接使用ED算法（或者其它距离计算）来评估两个算法的相似度。但是有些时候两个序列并未完全对其，如果我们将某一序列进行压缩处理，此时会有信息损失。那么是否可以将两个长度不
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2024-06-06 11:07:30
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一、概述 在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。 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。因为语音信号具有相当大的随机性
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2024-07-25 20:02:38
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Opencv支持GPU计算，并且包含成一个gpu类用来方便调用，所以不需要去加上什么__global__什么的很方便，不过同时这个类还是有不足的，待opencv小组的更新和完善。这里先介绍在之前的《opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条》未介绍的图像的相似性检测，当然这是cpu版本，然后接着在介绍对应的gpu版本。这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法原理：&
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2024-05-24 12:54:59
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## Java比较序列相似的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java中比较序列相似的功能。首先，我们需要明确整个过程的流程，并根据步骤提供相应的代码。
### 流程图
下面是整个过程的流程图，以帮助你更好地理解。
```mermaid
erDiagram
比较序列相似 --> 创建Comparator对象
创建Comparator对象 --> 定义compare方法
原创
2024-01-03 09:40:15
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在当今信息科技的快速发展中，计算序列的相似性成为了数据分析、机器学习等领域的关键问题。通过有效的算法和方法，我们能够更好地理解和处理数据之间的联系。本博文将详细讲解如何在 Python 中实现序列的相似性计算，包括相关的协议背景、抓包方法、报文结构和交互过程。
## 协议背景
在计算序列的相似性时，我们可以追溯到计算机网络的基础协议。以下是相关的协议发展时间轴，帮助我们理解这些协议如何逐步演变
题目背景大家都知道，基因可以看作一个碱基对序列。它包含了在一个人类基因工作组的任务中，生物学家研究的是：两个基因的相似程度。因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用。题目描述两个基因的相似度的计算方法如下：对于两个已知基因，例如这样,两个基因之间的相似度就可以用碱基之间相似度的总和来描述，碱基之间的相似度如下表所示：那么相似度就是：相似度为：输入输出格式输入格式： 共两行。每行首先是一
# Python计算时间序列数据相似度：从理论到实践
## 引言
在数据科学和机器学习领域，时间序列数据的分析是一项重要任务。时间序列数据是按时间顺序排列的数据点，常见于金融市场、气象预测和物联网等领域。了解时间序列数据的相似度，有助于我们进行分类、聚类和异常检测等操作。本文将探讨如何在Python中计算时间序列数据的相似度，给出具体的代码示例，并展示一些有用的可视化工具。
## 时间序列数
文章主要针对时间序列数据挖掘算法的相似度搜索问题提出了新的优化策略，并验证了优化后的DTW（动态时间规整，Dynamic Time Warping）在超大规模数据集上相似度搜索的优势。大多数时间序列数据挖掘算法的核心都是相似度搜索，因此相似度搜索时间几乎是所有时间序列数据挖掘算法的瓶颈，尤其在大规模数据集上。根据不同查询序列或数据，文章提出的四种新优化策略使得相似度搜索速度提升了2~
