Я использую библиотеку Python, которая реализует дискретный алгоритм Фреда Фреше (https://pypi.org/project/Fred-Frechet/) для измерения сходства между двумя кривыми (в частности, меня интересует максимальное расстояние между двумя кривыми). Мои кривые определены в файлах CSV, каждая кривая содержит примерно 50 000 точек. Когда я запускаю алгоритм, он потребляет около 9 ГБ ОЗУ.
Я также пробовал использовать динамическое искажение времени (DTW) для этих кривых, но это привело к еще большему использованию памяти. p>
Есть ли у кого-нибудь идеи, как оптимизировать использование памяти для этих больших кривых? Будем очень признательны за любые предложения или альтернативные подходы.
Спасибо!
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... fr%c3%a9ch
