时间序列聚类

最新推荐文章于 2024-10-20 08:50:05 发布
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#机器学习

博客聚焦时间序列聚类，这是一种无监督学习方法，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质组。其算法功能包括识别联合动态、消除时移和生成可解释特征。聚类方法分为基于功能（先提取特征再聚类）和基于原始数据（直接聚类）两类。

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时间序列聚类

聚类：聚成几类 无监督

时间序列聚类：无监督，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。同一集群中的时间序列比其他集群中的时间序列彼此更相似

算法功能：

  • 识别整个序列的联合动态
  • 消除序列之间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 
  • 生成可解释的特征。

分类：

1.基于功能 - 使用特征提取转换原始数据，在生成的要素上运行聚类

即先提取，再聚类

2.基于原始数据 - 在时间序列中直接应用矢量，无需任何空间转换

直接聚类

 

时间序列聚类——十年回顾
11-12
时间序列近十年来聚类算法的大总结，包括对时间序列聚类每一个子步骤的详细分析以及对现有算法的评价
创新耐打！时间序列+聚类这么做，顶会稳了！
最新发布
Aifuyao的博客
05-06 890
在数据挖掘与模式识别的核心研究领域中，**“时间序列 + 聚类”** 正成为顶会的热门研究方向。这一技术通过挖掘时间序列数据中的潜在模式，显著提升数据分析与预测的准确性，特别适用于金融市场波动监测、医疗健康数据跟踪、零售销售趋势分析以及制造业设备状态监控等复杂多变的应用场景。随着工业界对动态数据分析需求的持续增长，该领域的研究价值愈发凸显，在顶会论文中也不断涌现出创新性成果。目前，相关研究重点聚焦于跨领域模型构建与实际场景适配。以华东师范大学提出的 DUET 模型为代表，众多学者在这一领域积极探索。
【聚类学习】时间序列聚类—10年回顾概括性综述
MaoZhihang的博客
09-07 9689
一、引言 二、时间序列聚类的作用 三、时间序列数据的聚类问题正式定义 四、时序数据的聚类的挑战 五、时间序列数据聚类有什么用 六、时间序列聚类技术的分类 七、时间序列聚类的四步骤： 1、时间序列的representation 2、时序聚类中相似度的定义 关于距离度量的一些思考和讨论 八、时间聚类的算法选择 1、时间序列中的聚类算法 2、时间序列聚类评价方法 3、总结
基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法（Matlab实现完整源码和数据）
05-07
1.基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法（Matlab实现完整源码和数据） 2.基于动态时间规整（DTW）的kmeans序列聚类算法，将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离，实现...
dtwclust:用于时间序列聚类的R软件包以及DTW的优化
05-14
时间序列聚类以及动态时间规整（DTW）距离的优化 具有各种策略的时间序列聚类以及针对动态时间规整（DTW）距离及其对应的下限（LB）的一系列优化。 既有传统聚类算法的实现，也有更新的过程，例如k-Shape和TADPole...
基于K-means算法的光伏出力时间序列聚类与削减技术-Matlab编程实现与分析,基于K-means算法的光伏时间序列聚类分析与优化调度研究, 光伏出力聚类 K-means聚类 时间序列 编程
02-25
基于K-means算法的光伏出力时间序列聚类与削减技术——Matlab编程实现与分析,基于K-means算法的光伏时间序列聚类分析与优化调度研究, 光伏出力聚类 K-means聚类 时间序列 编程环境：matlab 主题：基于k-means算法的...
时间序列的聚类方法
SCS199411的博客
05-30 3万+
时间序列的聚类方法 时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内，依照给定的采样率，对某种潜在过程进行观测的结果。 时间序列数据是实值型的序列数据，具有数据量大、数据维度高以及数据是不断更新的等特点。 时间序列聚类方法的分类 什么是聚类？聚类是一种无监督学习方法，聚类就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使类内差异最小，类间差异最大。传统的聚类方法针对...
利用Python对时间序列进行分类与聚类
12-13
可靠的方法去判断两个时间序列是否相似，截下来便可以使用k-NN算法进行分类。根据经验，最优解一般出现在k=1的时候。下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。在该算法中，train是时间序列示例的训练集，其中时间序列所属的类被附加到时间序列的末尾。test是相应的测试集，它所属于的类别就是我们想要预测的结果。在该算法中，对于测试集中的每一个时间序列，每一遍搜索必须遍历训练集中的所有点，从而可以找到最多的相似点。考虑到DTW算法是二次方的，计算过程会耗费非常长时间。我们可以通过LB Keogh下界方法来提高分类算法的计算速度。计算机运行LB Keogh的速度会比运行DTW的速度快很多。另外，当LB
四种聚类算法实现对控制图时间序列的聚类
07-01
主要针对控制图时间序列数据集的聚类任务，使用了基于划分的（K-Means）、基于层次的（AGNES）、基于密度的（DBSCAN）以及基于图的（spectral clustering）聚类方法，最后可视化结果，用Jupyter Notebook编写（python），四种聚类算法和数据集均打包在一起。
TimeSeriesClustering.jl：时间序列数据集的无监督学习方法的Julia实现。 它提供了用于聚类和聚合，检测主题以及量化时间序列数据集之间相似度的功能
02-04
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时间序列数据处理2——时间序列聚类算法
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sinat_41354290的博客
07-02 3万+
 本文主要实现对时间序列聚类算法研究和相关搬运工作。 目录1. 时间序列聚类2. 时间序列聚类的步骤2.1 数据简化2.2 相似性/距离度量2.3 聚类方法2.4 评估聚类结果的标准参考资料 1. 时间序列聚类 时间序列的聚类方法： 时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内，依照给定的采样率，对某种潜在过程进行观测的结果。 时间序列数据是实值型的序列数据，具有数据量大、数据维度高以及数据是不断更新的等特点。 时间序列聚类方法的分类： 什么是聚类？聚类是一种无监督学习方法，聚类就..
时间序列数据聚类方法
workflower的博客
10-20 959
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：基于密度的聚类算法，可以找到任意形状的簇，并且能够识别噪声点。- 基于符号的方法：将时间序列转换为一系列符号，例如通过比较相邻点的相对位置，然后使用这些符号进行聚类。- 基于角度的方法：计算时间序列与其起始点之间的角度，并使用这些角度来进行聚类。- 基于特征的距离度量：使用提取的特征计算距离，如欧几里得距离，然后进行聚类。
时间序列分析中的聚类与分类方法
AI天才研究院
01-05 2170
1.背景介绍 时间序列分析是研究时间上有序的观测数据序列变化规律和预测的科学。在现实生活中，时间序列数据非常常见，例如股票价格、人口数据、气象数据、电子商务数据等。随着大数据时代的到来，时间序列数据的规模也越来越大，需要更高效、准确的分析和预测方法。聚类和分类方法在时间序列分析中具有重要的应用价值，可以帮助我们发现隐藏的规律、挖掘新知识，进而为决策提供科学的依据。 在本文中，我们将从以下几个方...
python时间序列聚类
12-27
### Python 中时间序列聚类的方法、库与教程 #### 方法概述 时间序列聚类旨在将具有相似模式的时间序列分组在一起。对于Python中的时间序列聚类，可以采用多种方法和技术来实现这一目标。其中一种流行的技术是`k-Shape`，这是一种专注于时间序列形状的聚类算法[^2]。 #### 常见库介绍 为了方便开发者进行时间序列聚类操作，Python社区提供了多个强大的库： - **tslearn**: 这是一个专门用于时间序列机器学习任务的库，支持各种类型的模型，包括但不限于聚类、分类和支持向量机等。特别地，此库实现了`KShape`算法，允许用户轻松应用到自己的项目中。 - **sktime**: 提供了一个统一接口来进行时间序列分析的任务，比如预测、回归以及分类和聚类等功能。它不仅兼容scikit-learn API风格，还扩展了许多专为时间序列设计的新特性。 - **pyclustering**: 支持广泛的集群技术，其中包括动态时间规整(DTW)-基的层次聚类和其他传统方法如K-means++。虽然不直接提供`k-shape`功能，但是可以通过自定义距离度量函数间接实现类似的逻辑。 #### 实现案例 下面展示如何使用`tslearn`库完成一次简单的时间序列聚类实验: ```python from tslearn.clustering import KShape import numpy as np import pandas as pd # 创建模拟数据集 np.random.seed(0) n_samples, n_features = 100, 8 X = np.array([np.sin(np.linspace(0, 4 * np.pi, n_features)) for _ in range(n_samples)]) # 添加一些噪声使样本更加真实 noise_level = 0.5 for i in range(len(X)): X[i] += noise_level * (np.random.rand(n_features) - 0.5) df = pd.DataFrame(X) # 将DataFrame转换成适合输入的形式 data_for_clustering = df.values.reshape((len(df), len(df.columns))) # 初始化并拟合KS模型 ks_model = KShape(n_clusters=3, verbose=True, random_state=42).fit(data_for_clustering) # 获取标签分配情况 labels = ks_model.labels_ print("Cluster labels:", labels[:10]) ``` 这段代码首先构建了一组正弦波形的数据点集合，并通过加入随机扰动使其更接近实际情况；接着调用了来自`tslearn`包下的`KShape()`函数对象完成了实际建模过程；最后打印出了前十个观测值所属类别编号的信息。
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