你在做数据或语音识别时，会碰到两个向量的相似度比较问题。动态时间扭曲（DTW）是这个问题的一个实用的工具。它能计算两个向量的非标准化距离、累积距离、以及路径点。比如你有两个向量 A 和 B，调用dtw(A, B)，返回的结果包括：非标准化的距离、累积距离、归一化的路径长度、以及沿路径的点。

这个方法挺好用的，尤其在语音识别、时间序列等领域比较常见。如果你做的是图像或其他需要比较不同数据集的项目，这个方法也蛮有的，能够精准地对比不等长的序列。

推荐你可以试试这个方法，简单易用，不会让你掉进复杂的数学公式中。而且，DTW 也有多优化的变种，适用于更复杂的应用场景。

如果你对这些应用有兴趣，可以查看相关的资料，了解更多细节和技术背景。比如，距离计算的标准化与数据挖掘技术应用也挺有意思的，帮你更好地理解这类技术的实际应用。