我发现这两篇文章讨论了使用动态时间扭曲或 DTW 对齐多个“n”个时间序列。
如何在python中3个或更多信号之间应用/实现动态时间规整（DTW）或快速动态时间规整（FastDTW）？ 使用 numpy 或 cython 进行高效的成对 DTW 计算
然而，他们未能描述为所有“n”个时间序列找到一条最小距离路径所涉及的所有步骤。
在上述链接的一个答案中，它指出要计算所有成对路径的距离矩阵。但是，没有提到如何处理距离矩阵以创建一个具有“n”个时间序列的图，这些时间序列都是最佳对齐的。
您将如何获取距离矩阵（“n”个时间序列之间的成对距离）并对齐所有“n”个时间序列？
或者，是否有不同的方法来对齐所有“n”个时间序列？