动态时间规整_PYTS | 用于时间序列分类研究的Python软件包

今日推荐一个用于时间序列分类研究的Python软件包：PYTS！

pyts: a Python package for time series classification

• pyts是用于时间序列分类的Python软件包。 

• 它旨在通过提供预处理和实用工具以及最新算法的实现，使时间序列分类易于访问。 

• 这些算法大多数都会转换时间序列，因此pyts提供了多种工具来执行这些转换。

pyts is a Python package for time series classification. It aims to make time series classification easily accessible by providing preprocessing and utility tools, and implementations of state-of-the-art algorithms. Most of these algorithms transform time series, thus pyts provides several tools to perform these transformations.

pyts:具备的功能模块简介如下：

• approximation：此模块提供近似时间序列的算法的实现。实现的算法是分段聚合逼近，符号聚合逼近，离散傅立叶变换，多重系数合并和符号傅立叶逼近。

• bag_of_words：该模块由一个BagOfWords类组成，该类将时间序列转换为单词袋。这种方法在时间序列分类中很常见。

• classification：此模块提供可以对时间序列进行分类的算法的实现。实现的算法是KNeighborsClassifier，SAXVSM和BOSSVS。

• datasets：此模块提供实用程序来制作或加载玩具数据集，以及从UEA和UCR时间序列分类存储库中获取数据集。

• decomposition：此模块提供了将时间序列分解为几个时间序列的算法的实现。唯一实现的算法是奇异频谱分析。

• image：此模块提供将时间序列转换为图像的算法的实现。实现的算法是递归图，格拉姆角场和马尔可夫转移场分析。