不等長序列的可變插入成本

Question

我正在使用最佳匹配算法在TraMineR中進行序列分析。不幸的是，由於右刪失數據，我的序列長度不等。我的序列的最小長度是5，最大長度是11.長度的變化對於我感興趣的序列之間的差異性沒有意義。因此，我想保持不等長度對序列之間總體差異的影響，儘可能小。

我在Stovel和Bolan（2004（1））中讀到了這個問題的一個可能的解決方案，他使用變量indel成本，這取決於序列長度是否相等。因此，對於相等的長度的序列，他們使用固定INDEL費用和不等長度他們使用降低的成本，這是「固定的成本的大約四分之一」

我的問題是： 通常，應該如何在TraMineR中編寫錯誤代碼？作爲void元素還是應該在字母表中包含缺失狀態？ Stovel和Bolan引入的TraMineR中是否有一個應用變量indel成本的選項？如果是的話，這怎麼能來完成

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（1）Stovel，兆和Marc柏蘭2004「住宅軌跡：？使用最佳對準至R eveal住宅流動的結構「。社會學方法&研究32（4）：559-598。

Answer 1

目前，不可能使用變量indel成本（取決於序列長度是否相等）。我對這種方法頗爲懷疑，因爲如果我理解得很好，距離度量的定義會根據所涉及的序列而變化（因爲indel費用會發生變化）。出於這個原因，三角不等式不受尊重。從概念的角度來看，我認爲我們應該總是使用相同的比較標準，並因此使用相同的距離定義。