转自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981
http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/25/2263356.html
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。
据百度百科介绍：
编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），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，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。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kitten一字转成sitting：
sitten （k→s）
sittin （e→i）
sitting （→g）
俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。因此也叫Levenshtein Distance。
例如
- 如果str1="ivan"，str2="ivan"，那么经过计算后等于 0。没有经过转换。相似度=1-0/Math.Max(str1.length,str2.length)=1
- 如果str1="ivan1"，str2="ivan2"，那么经过计算后等于1。str1的"1"转换"2"，转换了一个字符，所以距离是1，相似度=1-1/Math.Max(str1.length,str2.length)=0.8
应用 DNA分析
拼字检查
语音辨识
抄袭侦测
感谢大石头在评论中给出一个很好的关于此方法应用的连接 补充在此：
小规模的字符串近似搜索，需求类似于搜索引擎中输入关键字，出现类似的结果列表，文章连接:【算法】字符串近似搜索
算法过程
- str1或str2的长度为0返回另一个字符串的长度。 if(str1.length==0) return str2.length; if(str2.length==0) return str1.length;
- 初始化(n+1)*(m+1)的矩阵d，并让第一行和列的值从0开始增长。
- 扫描两字符串（n*m级的），如果：str1 == str2[j]，用temp记录它，为0。否则temp记为1。然后在矩阵d[i,j]赋于d[i-1,j]+1 、d[i,j-1]+1、d[i-1,j-1]+temp三者的最小值。
- 扫描完后，返回矩阵的最后一个值d[n][m]即是它们的距离。
计算相似度公式：1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。
为了直观表现，我将两个字符串分别写到行和列中，实际计算中不需要。我们用字符串“ivan1”和“ivan2”举例来看看矩阵中值的状况：
1、第一行和第一列的值从0开始增长
| i | v | a | n | 1 | ||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| i | 1 | |||||
| v | 2 | |||||
| a | 3 | |||||
| n | 4 | |||||
| 2 | 5 |
2、i列值的产生 Matrix[i - 1, j] + 1 ; Matrix[i, j - 1] + 1 ; Matrix[i - 1, j - 1] + t
| i | v | a | n | 1 | ||
| 0+t=0 | 1+1=2 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| i | 1+1=2 | 取三者最小值=0 | ||||
| v | 2 | 依次类推：1 | ||||
| a | 3 | 2 | ||||
| n | 4 | 3 | ||||
| 2 | 5 | 4 |
3、V列值的产生
| i | v | a | n | 1 | ||
| 0 | 1 | 2 | ||||
| i | 1 | 0 | 1 | |||
| v | 2 | 1 | 0 | |||
| a | 3 | 2 | 1 | |||
| n | 4 | 3 | 2 | |||
| 2 | 5 | 4 | 3 |
依次类推直到矩阵全部生成
| i | v | a | n | 1 | ||
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| i | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| v | 2 | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| a | 3 | 2 | 1 | 0 | 1 | 2 |
| n | 4 | 3 | 2 | 1 | 0 | 1 |
| 2 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 1 |
最后得到它们的距离=1
相似度：1-1/Math.Max(“ivan1”.length,“ivan2”.length) =0.8
算法用C#实现
showpublic class LevenshteinDistance
{- /// <summary>
- /// 取最小的一位数
- /// </summary>
- /// <param name="first"></param>
- /// <param name="second"></param>
- /// <param name="third"></param>
- /// <returns></returns>
- private int LowerOfThree(int first, int second, int third)
- {
- int min = Math.Min(first, second);
- return Math.Min(min, third);
- }
- private int Levenshtein_Distance(string str1, string str2)
- {
- int[,] Matrix;
- int n = str1.Length;
- int m = str2.Length;
- int temp = 0;
- char ch1;
- char ch2;
- int i = 0;
- int j = 0;
- if (n == 0)
- {
- return m;
- }
- if (m == 0)
- {
- return n;
- }
- Matrix = new int[n + 1, m + 1];
- for (i = 0; i <= n; i++)
- {
- //初始化第一列
- Matrix[i, 0] = i;
- }
- for (j = 0; j <= m; j++)
- {
- //初始化第一行
- Matrix[0, j] = j;
- }
- for (i = 1; i <= n; i++)
- {
- ch1 = str1[i - 1];
- for (j = 1; j <= m; j++)
- {
- ch2 = str2[j - 1];
- if (ch1.Equals(ch2))
- {
- temp = 0;
- }
- else
- {
- temp = 1;
- }
- Matrix[i, j] = LowerOfThree(Matrix[i - 1, j] + 1, Matrix[i, j - 1] + 1, Matrix[i - 1, j - 1] + temp);
- }
- }
- for (i = 0; i <= n; i++)
- {
- for (j = 0; j <= m; j++)
- {
- Console.Write(" {0} ", Matrix[i, j]);
- }
- Console.WriteLine("");
- }
-
- return Matrix[n, m];
- }
- /// <summary>
- /// 计算字符串相似度
- /// </summary>
- /// <param name="str1"></param>
- /// <param name="str2"></param>
- /// <returns></returns>
- public decimal LevenshteinDistancePercent(string str1, string str2)
- {
- //int maxLenth = str1.Length > str2.Length ? str1.Length : str2.Length;
- int val = Levenshtein_Distance(str1, str2);
- return 1 - (decimal)val / Math.Max(str1.Length, str2.Length);
- }
- }
| 1 |
<STRONG>调用</STRONG> |
- showstatic void Main(string[] args)
- {
- string str1 = "ivan1";
- string str2 = "ivan2";
- Console.WriteLine("字符串1 {0}", str1);
- Console.WriteLine("字符串2 {0}", str2);
- Console.WriteLine("相似度 {0} %", new LevenshteinDistance().LevenshteinDistancePercent(str1, str2) * 100);
- Console.ReadLine();
- }
| 1 |
<STRONG>结果</STRONG> |
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
动态时间弯曲距离 dynamic time warping
1.What is 动态时间弯曲距离 <ignore_js_op>
在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，欧氏距离存在着其很明显的缺陷，比如说时间序列，举个比较简单的例子，序列A：1,1,1,10,2,3，序列B：1,1,1,2,10,3，如果用欧氏距离，也就是distance[j]=(b[j]-a)*(b[j]-a)来计算的话，总的距离和应该是128，应该说这个距离是非常大的，而实际上这个序列的图像是十分相似的，这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法，然后提出了DTW算法，这种方法在语音识别，机器学习方便有着很重要的作用。
这个算法是基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，简单来说，就是通过构建一个邻接矩阵，寻找最短路径和。
还以上面的2个序列作为例子，A中的10和B中的2对应以及A中的2和B中的10对应的时候，distance[3]以及distance[4]肯定是非常大的，这就直接导致了最后距离和的膨胀，这种时候，我们需要来调整下时间序列，如果我们让A中的10和B中的10 对应 ，A中的1和B中的2对应，那么最后的距离和就将大大缩短，这种方式可以看做是一种时间扭曲，看到这里的时候，我相信应该会有人提出来，为什么不能使用A中的2与B中的2对应的问题，那样的话距离和肯定是0了啊，距离应该是最小的吧，但这种情况是不允许的，因为A中的10是发生在2的前面，而B中的2则发生在10的前面，如果对应方式交叉的话会导致时间上的混乱，不符合因果关系。
接下来，以output[6][6](所有的记录下标从1开始，开始的时候全部置0)记录A，B之间的DTW距离，简单的介绍一下具体的算法，这个算法其实就是一个简单的DP，状态转移公式是output[j]=Min(Min(output[i-1][j],output[j-1]),output[i-1][j-1])+distance[j];最后得到的output[5][5]就是我们所需要的DTW距离.
2.动态时间弯曲距离程序Matlab C++
3.在金融工程中的应用根据动态时间距离方法预测市场走势 理论基础：历史重复，使用模式匹配方法，寻找历史中与现在最接近的时段！！
(1)基于日线--动态时间距离方法预测市场走势（每日自动更新）
(2)基于日线列出最相似T0p5--动态时间距离方法预测市场走势（每日自动发送）
(3)基于交易量与价格等等。。。。