时间序列聚类

最新推荐文章于 2024-01-05 00:55:29 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。

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

 

时间序列数据聚类方法
技术日常
10-20 1192
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
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
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...
基于DTW（动态弯曲距离）-Kmeans的时间序列聚类分析模型附Matlab代码.rar
最新发布
08-17
时间序列聚类分析是数据分析领域中的一个重要分支，尤其在金融分析、气象预测、生物信息学以及健康监测等多个领域有着广泛的应用。本文介绍的基于DTW-Kmeans的时间序列聚类分析模型，提供了一种新颖的视角来对时间...
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...
【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 1万+
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
四种聚类算法实现对控制图时间序列的聚类
07-01
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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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时间序列的聚类方法
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05-30 3万+
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时间序列分析中的聚类与分类方法
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01-05 2425
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...
k-shape时间序列聚类(tslearn)
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时间序列聚类概述 时间序列数据挖掘从技术角度来讲，一般有四种时间序列预测，时间序列分类，时间序列聚类，时间序列异常检测基本上包含了机器学习的几大领域由于时序数据的特殊性，所以每一个方面都与截面数据挖掘有所区别。本文主要讲讲时序聚类中的k-shape算法，和以往的风格一样，重在算法实现。时间序列数据的聚类，关键在于如何定义相似度。 比如基于时间序列特征（len，max,min,std,lag）等可以使用 KMeans算法进行聚类。除了使用欧式距离以外，还可以使用dtw等方法，以及动态规划原理，对时间序列.
时间序列分析——分类和聚类
颹蕭蕭
02-05 8372
在使用 DTW 计算序列间距离的基础上，使用 KNN 分类，使用 kmeans 聚类
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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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