动态时间扭曲的过程

Question

嗨〜我想做DTW和聚类。我只是有一个问题。

import numpy as np

import rpy2.robjects.numpy2ri
from rpy2.robjects.packages import importr
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()

# Set up our R namespaces
R = rpy2.robjects.r
DTW = importr('dtw')

# Generate our data
idx = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
template = np.cos(idx)
query = np.sin(idx) + np.array(R.runif(100))/10

# Calculate the alignment vector and corresponding distance
alignment = R.dtw(query, template, keep=True)
dist = alignment.rx('distance')[0][0]

print(dist)

当我看到这段代码时，有两个时间序列变量。 如果我有很多时间序列变量（如下图所示）

我该如何完成整个过程？ 我想我会设置固定变量并将固定变量与其他变量进行比较。如下面的图片

图片表示将变量与整个变量进行比较。

计算完所有距离后，我会根据距离做聚类方法。

是吗??

我可以任意选择固定变量吗？