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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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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前言 前面学些了可变字符序列StringBuilder以及StringBuffer类，本章将继续学习常用类事件处理类范例1.时间的概念在java中，我们用long类型数据表示每一个时刻的时间，单位为毫秒，以1970年1月1日 00:00:00为基点进行计算。如果表示现在的时刻，则可以用long currTime = System.currentTimeMil
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2024-04-18 22:22:00
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【导语】：聚类分析是指将物理或者抽象对象的结合分组为由类似对象组成的多个类的分析过程。简单来讲，聚类就是通过一些特征去自动识别一个大群体中的多个子群体，这些子群体中的对象彼此之间相似度高，而子群体之间差异较大。聚类的概念其实是Machine Learning中的一个子分支，在很多情况下，我们无法直接获得足够的带标签（分类）的数据样本来训练我们的模型，在这种情况下，聚类分析就显得尤为重要。它能够在
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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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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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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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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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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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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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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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. 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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## 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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# 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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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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Euclidean Cluster Extraction 在本教程中，我们将学习如何使用pcl :: EuclideanClusterExtraction类提取欧几里得群集。 为了不使本教程复杂，此处将不解释其中的某些元素，例如平面分割算法。 请查看“平面模型细分”教程以获取更多信息。Theoretical Primer 聚类方法需要将无组织的点云模型P划分为较小的部分，以便显着减少P的总处理时间
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2024-08-31 23:17:29
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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