Singular Spectrum Transformation 项目教程

Singular Spectrum Transformation 项目教程

singular-spectrum-transformation fast implementation of singular spectrum transformation (change point detection algorithm) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/singular-spectrum-transformation

1. 项目介绍

Singular Spectrum Transformation (SST) 是一个用于检测时间序列数据中变化点的快速实现算法。该项目基于 Python 实现，旨在提供一种高效的方法来识别时间序列中的显著变化。SST 算法结合了奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis, SSA）和变化点检测技术，适用于多种时间序列数据的分析场景。

2. 项目快速启动

2.1 安装

首先，确保你已经安装了 Python 环境。然后，使用 pip 安装 fastsst 包：

pip install fastsst

2.2 快速使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 fastsst 进行变化点检测：

from fastsst import SingularSpectrumTransformation
import numpy as np

# 生成一个示例时间序列数据
data = np.random.randn(100)

# 初始化 SST 对象
sst = SingularSpectrumTransformation(win_length=30)

# 计算变化点分数
score = sst.score_offline(data)

# 输出变化点分数
print(score)

2.3 参数说明

• win_length: 窗口长度，用于计算奇异谱分析的窗口大小。
• score_offline: 离线计算变化点分数的方法。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

SST 算法在多个领域有广泛的应用，例如：

• 金融时间序列分析: 检测股票价格或交易量的异常变化。
• 工业监控: 识别生产过程中的异常行为。
• 气候数据分析: 检测气候模式的变化。

3.2 最佳实践

• 选择合适的窗口长度: 窗口长度应根据数据的时间分辨率和变化点的预期频率进行调整。
• 数据预处理: 在进行变化点检测之前，确保数据已经过适当的预处理，如去噪和平滑。
• 结果解释: 变化点分数的高低并不直接对应于变化点的显著性，需要结合具体应用场景进行解释。

4. 典型生态项目

4.1 相关项目

• PyCaret: 一个开源的低代码机器学习库，可以与 SST 结合使用，进行更复杂的时间序列分析。
• Dask: 一个用于并行计算的库，可以加速 SST 在大型数据集上的计算。

4.2 集成示例

以下是如何将 SST 与 PyCaret 结合使用的示例：

from pycaret.time_series import TSForecastingExperiment
from fastsst import SingularSpectrumTransformation

# 初始化 PyCaret 实验
exp = TSForecastingExperiment()

# 加载数据
exp.setup(data=data, target='target_column')

# 使用 SST 进行变化点检测
sst = SingularSpectrumTransformation(win_length=30)
score = sst.score_offline(exp.data)

# 输出变化点分数
print(score)

通过以上步骤，你可以快速上手并应用 Singular Spectrum Transformation 项目，进行时间序列数据的变化点检测。

singular-spectrum-transformation fast implementation of singular spectrum transformation (change point detection algorithm) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/singular-spectrum-transformation