長さが違う100本の時系列から「最も似たもの」を探す — 距離軸アライメントとDTWをレーシングデータで実装する
Qiita / 4/30/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- 長さが異なる100本の時系列を比較し、「最も似た系列」を見つけるための距離の作り方として、距離軸アライメント（時系列の伸縮・位置ずれ補正）とDTW（Dynamic Time Warping）を用いる。
- レーシングデータを題材に、速度・走行状態など時系列の比較問題を具体的な実装に落とし込み、再現可能な手順として示す。
- DTWは時間方向のずれを吸収できるため、単純な同長時系列の距離では拾いにくい「形の似ている挙動」を検出しやすいという考え方を中心に解説している。
- 距離軸アライメントとDTWを組み合わせることで、比較の前処理〜距離計算までを一連のパイプラインとして構成できる点が実務的なポイントになる。
データサイエンスや統計検定2級で必ず登場するキーワードを、レーシングシミュレータの実データを使ってわかりやすく解説します。1記事1テーマで完結しています。
こんな人に役立ちます
長さが違う複数の時系列データを比較したい
基準となる1本に対して「残りがどれだけ似ているか」...
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