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。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）作为特征，描述不同时序的特性，可以使
本次技术分享为您带来的是，JUST是如何使用ClickHouse实现时序数据管理和挖掘的。ClickHouse是一个高效的开源联机分析列式数据库管理系统，由俄罗斯IT公司Yandex开发的，并于2016年6月宣布开源。一、时序数据简介时序数据全称是时间序列（TimeSeries）数据，是按照时间顺序索引的一系列数据点。最常见的是在连续的等时间间隔时间点上获取的序列，因此，它是一系列离散数据[1]。
聚类算法定义聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类算法分类划分法划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代
@创建于：2022.05.11 @修改于：2022.05.11 文章目录1、时序聚类2、时序分类 1、时序聚类聚类分析（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
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
目录效果演示二维度三维度k-mean 算法思想简要说明代码分析二维度k-mean代码三维度k-mean代码多维度k-mean代码功能使用示范后期函数接口改造 (借助matlab中cell结构实现)新的函数接口使用范例小结 效果演示二维度(1) K = 6; 参与元素个数为1000
(2) K = 7; 参与元素个数为1000
三维度(1)
(2)
k-mean
# Python 信号数据的频谱分析
在信号处理领域，频谱分析是一项非常重要的工作，它可以帮助我们了解信号的频率成分和特性。Python作为一种流行的编程语言，也提供了丰富的工具和库来进行频谱分析。本文将介绍如何使用Python对信号数据进行频谱分析，并展示如何通过绘制饼状图和流程图来可视化分析结果。
## 什么是频谱？
频谱是信号在频率域上的表示，可以告诉我们信号中不同频率成分的强度或能量
什么是聚类？聚类是发现数据集中数据之间的相关关系，对数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类的效果越好。聚类和分类的区别聚类技术属于机器学习中的无监督学习，与监督学习不同，聚类中没有数据类别的分类或者分组信息。聚类并不关心某一类别的信息，其目标是将相似的样本聚在一起。因此，聚类算法只需要知道如何计算样本之间的相似性，就可以对数据进行聚类。聚类中不同簇的类型：聚类目标是形成不同的簇，使
一、算法简介EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的
心电信号的特征提取、分析与处理1.生物医学信号的特征提取与分析方法2.生物医学信号的滤波方法数据来源：MIT-BIH数据库（可从以下数据中任选两组进行实验） 给出4组不同病例的心电信号数据，分别命名为“100-2-3”，“105-2-3”，“109-2-3”，“111-2-3”，每组数据以“.mat”形式存储。 每组数据长度N=2048，采样率fs=360Hz(硬件采集心电信号时，每秒采集360个
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2023-07-07 16:38:39
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正文 时序数据，也就是时间序列的数据。像价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。所以，如果你有朝一日碰到了时序数据，该怎么用Pytho
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原创
2021-09-08 17:21:20
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原创
2022-01-25 11:45:19
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一、数据分析概念：广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。二、数据分析流程
文章目录前言一、阶次分析原理二、使用步骤1.主要代码2.示例Demo3.计算结果在这里插入图片描述总结 前言在变转速旋转机械故障诊断中，阶次分析是目前比较有效的分析方法。阶次分析的实现需要依托设备转速曲线和振动信号，转速曲线则基于脉冲信号，因此，阶次分析需要硬件采集器能同步采集设备的脉冲信号和振动信号。一、阶次分析原理阶次分析核心是将等时间间隔采样信号转换为等角度间隔采样，角域重采原理如下图所示
**这一部分是一些简单的数据处理的算法。**33.1小波变换 小波变换是信号分析手段。能够刻画某个问题的特征量往往是隐藏在一个信号中的一个或者某些分量中，小波变换可以把非平稳信号分解成表达不同层次，不同频带信息的数据序列，也就是小波系数。选取适当的小波系数也就是完成了信号的特征提取。3.1.1基于小波变换的特征提取方法 主要有四种方法，如表格汇总： 3.1.2小波基函数 3.1.3小波变换 3
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2023-08-21 02:39:53
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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(Time Series,TS)聚类概述2. TS聚类应用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3. TS特征提取4. 相似性度量——DTW（动态时间规整）5. k-shape时间序列聚类实战(tslearn)参考资料 1. 时间序列(Time Series,TS)聚类概述时间序列
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2023-09-18 06:32:43
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时序电路定时与异步交互1.时序电路定时1.1触发器定时1.2时序电路定时2.异步交互2.1电路交互2.2同步 1.时序电路定时1.1触发器定时 ●在D锁存器中，电信号经过导线或三极管均需要时间，若输入在该时间之内变化，可能不能得到想要的输出或进入不定态。 ●建立时间：在触发器的时钟沿到来前，输入数据必须保持在一个稳定状态的最小时间；称为建立时间（setuptime）。 ●保持时间：在触发器的时钟
ERP数据《Interaction of Bottom-up and Top-down processing in the fast visual analysis of natural ...
原创
2022-01-24 15:35:15
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GPS 上电后，每隔一定的时间就会返回一定格式的数据，数据格式为：$信息类型，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x每行开头的字符都是'$'，接着是信息类型，后面是数据，以逗号分隔开。一行完整的数据如下：$GPRMC,080655.00,A,4546.40891,N,12639.65641,E,1.045,328.42,170809,,,A*60GPRMC 最小定位信息...
原创
2021-07-13 10:09:04
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