目录时间序列聚类概述时间序列相识度衡量动态时间规整编辑欧式距离子序列聚类编辑 时间点聚类基于时间序列形状Kshpe聚类基于分段统计特征聚类时间序列聚类概述时间序列聚类：一种将时间序列数据分为不同组的无监督学习方法。聚类方法旨在找到数据中相似的子集，并将它们归为同一组。对于时间序列数据而言，聚类技术可以发现有相似特征的序列，并将它们划分为同一组，这有助于数据的分类和分析。时间序列聚类包括两
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2023-10-04 10:18:04
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数据 使用数据集courses.txt读取数据import pandas as pd
# 导入文本文件，原数据集是使用逗号分割的,第一行为列名
courses_ori = pd.read_csv('courses.txt', sep=',', header=0)
# 预览 DataFrame 前 5 行
courses_ori.head()数据中有时间列，做时间序列分析。将时间列变为索引列#时间数
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2023-12-15 07:52:15
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目录一、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representation2、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、总结一、引言聚类是一种数据挖掘技术，将相似的数
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2023-08-28 14:27:05
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文 | Vachel编辑 | Sucie00写在前面聚类分析（cluster analysis）简称聚类（clustering），它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一，也是最为常见和最有潜力的发展方向之一。聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，其目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分，将没有类别的数据样本划分成若干个不同的子集，这样的一个子集称为
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2023-08-22 21:40:03
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时序数据聚类综述1. 引言聚类是一种数据挖掘技术，将相似的数据放入相关或同质的组中，而无需事先了解组的定义。具体而言，聚类是通过将与组内其他对象具有最大相似性、与其他组中的对象具有最小相似性的对象分组而形成的。这是一种有用的探索性数据分析方法，因为它通过客观地将数据组织成相似的组来识别未标记数据集中的结构。此外，聚类常被用于探索性数据分析以生成特征，并作为其他数据挖掘任务的预处理步骤或
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2023-11-21 22:31:54
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目录 问题分析 数据处理 代码实现 结果 今天兄弟找我帮忙：希望基于白细胞数据把新型肺炎患者的数据做一个聚类并画出大体曲线：也就是将相同变化的曲线进行分类并拟合。定位此问题为无监督的分类问题。因此想到了聚类的方法。 一、问题分析 1、首先尝试了使用：提取时间序列的统计学特征值，例如最大值，最小值等。然后利目前常用的算法根据提取的特征进行分类，例如Naive Bayes, SVMs，KNN 等。发现
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2023-07-29 11:15:21
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ABSTRACT 聚类是最流行的数据挖掘方法之一。这不仅仅是因为聚类问题具有很强的探索性，还因为它可以作为其他技术的预处理步骤或子过程。本文提出一种的新的时间序列聚类算法——K-shape算法。该算法依赖于一个可度量的迭代优化过程，创建同构的、分割良好的群簇。K-shape聚类算法依赖使用了规范化之后的互相关系数作为距离的度量，在每次迭代中使用它来更新聚类对聚类时间序列的分配。1. INTROD
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2023-08-22 21:24:26
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## Python 时间序列聚类实现流程
### 步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 聚类算法选择 |
| 4 | 模型训练与聚类 |
| 5 | 结果评估与可视化 |
### 1. 数据预处理
在进行时间序列聚类之前，我们需要对数据进行预处理。这包括数据的清洗、缺失值填充、异常值处理等。
###
原创
2023-10-06 11:14:13
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k-shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series01 研究背景意义时间序列：数据序列包含关于时间的显式信息(例如股票、音频、语音和视频)，或者如果可以推断值的顺序(例如流和手写)几乎每个学科都出现了大量的时间序列，包括天文学、生物学、气象学、医学、工程等，时间序列的普遍存在使得人们对此类数据的查询、索引、分类和聚类产生了浓厚的兴趣。
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2023-12-19 19:27:43
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1、基于特征的表示方法：把原始的时间序列转换到一个低维的特征空间，然后用传统的聚类方法对特征向量进行聚类。这里常用的传统的聚类算法有如下几种：划分聚类、层次聚类和密度聚类等等。 2、基于模型的时间序列聚类。 将原始时间序列转换成模型的几个参数，比如AR模型或HMM模型等，然后用模型参数进行聚类。这种方法的不足之处在于需要对数据的分布进行预先假设，此外，对参数的结果无法进行解释。 3、DBSC
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2024-06-06 11:23:13
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# 时间序列聚类在Python中的应用
时间序列数据是指随时间变化而收集的数据，这种数据在许多领域中都非常重要，例如金融、气象、健康监测和工业监测等。在数据分析中，聚类是一种常用的无监督学习方法，可以将相似的数据点归为一类。对此，时间序列聚类就是对时间序列数据进行相似性分析，并将其分组，以便更好地理解和利用这些数据。
## 为什么需要时间序列聚类？
在实际应用中，时间序列数据往往是高维且复杂
原创
2024-10-15 05:07:30
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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面进行阐
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2024-06-07 22:37:24
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1. 简介 收集数据的能力不断增强，使我们有可能收集大量的异构数据。在可用的异构数据中，时间序列代表着尚未被充分探索的信息母体。当前的数据挖掘技术在分析时间序列时存在多个缺点，尤其是在应同时分析多个时间序列（即多维时间序列）以从数据中提取知识时。 2. K-MDTSC和k-Shape&
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2023-11-14 21:56:23
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Toeplitz Inverse Covariance-based Clustering （TICC）方法背景有多种场景下可能会采集到高维度的时间信息，而我们想从中获取一些模式信息，并对这些模式进行聚类。简单的例子：汽车在行驶时会有加速，减速，左转弯，右转弯，红灯停等多种状态，这些状态可能交替出现，而多个传感器采集的是不同的信息，形成了一个高维时间信息，TICC就是要从这些高维信息中抽取出相同状态
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2023-12-12 15:20:08
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K-Means算法原理K-means的优缺点优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量，t代表着算法迭代的次数，k代表着簇的数目缺点： 1、在k-measn算法中K是事先给定的，但是K值的选定是非常难以估计的。 2、在 K-mean
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2024-01-08 15:54:53
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# Python DTW时间序列聚类
时间序列数据在许多领域中广泛存在，例如金融市场、气象数据、传感器输入等。对这些数据进行有效聚类，可以帮助我们发现潜在的趋势和模式。一个有效的时间序列相似性度量是动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）。本文将介绍如何使用Python的DTW进行时间序列的聚类。
## 1. 什么是动态时间规整（DTW）？
DTW 是一种测量时间序列
# 使用Python实现时间序列层次聚类的完整指南
时间序列数据的分析是数据科学和机器学习中一个重要的方向。层次聚类是一种将数据分组的技术，本篇文章将带你逐步实现时间序列的层次聚类。我们将使用Python中的一些库，具体步骤如下面表格所示。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------------
原创
2024-09-11 07:22:59
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DTW时间序列聚类在Python中的实现
DTW（Dynamic Time Warping）是一种用于比较不同长度时间序列的方法。它在语音识别、手势识别和医疗数据分析等领域得到了广泛应用。随着数据科学的发展，利用DTW进行时间序列聚类成为了一种有效的分析手段。本文将详细介绍DTW时间序列聚类在Python中的实现过程，并从多个维度进行深度剖析。
### 背景定位
DTW的主要任务是对输入的时
时间序列数据（Time Series Data）是按时间排序的数据，利率、汇率和股价等都是时间序列数据。时间序列数据的时间间隔可以是分和秒（如高频金融数据），也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的时间单位。数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。
在 New Relic，我们每分钟都会收集
# 时间序列聚类的基本概念与Python实现
在大数据时代，时间序列数据无处不在。从金融市场的股票价格，到气象数据的历史记录，时间序列包含了丰富的信息。如何从这些数据中发现模式、趋势及异常现象，是数据科学的一项重要任务。时间序列聚类（Time Series Clustering）便是一个有效的分析手段，通过将具有相似特征的时间序列进行分组，我们能够获得进一步的洞察。
## 什么是时间序列聚类？
