# 时序聚类与 Python
在数据分析和机器学习领域，时序数据（时间序列数据）是一种非常常见的类型。它是按照时间顺序排列的数据点，通常用于表示随时间变化的特征（如股票价格、传感器读数等）。本文将探讨如何使用 Python 进行时序数据的聚类，并提供示例代码。
## 什么是时序聚类？
时序聚类是将时间序列数据分组的过程，目的是在时间维度上寻找相似性。与传统的静态聚类算法不同，时序聚类算法需要
原创
2024-10-06 06:31:31
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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
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2023-09-22 15:48:18
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时序聚类python实现是一个涉及到数据挖掘与时间序列分析的重要课题，尤其在金融、物联网以及气象等领域，时序数据的规律性与变化性常被用来进行深入分析。但时序数据的特点使得传统聚类算法难以适用，因此需要特定的方法来有效聚类。
为了更好地理解时序聚类的实现，我们可以从以下几个方面展开：
### 背景描述
时序数据是指按时间顺序排列的数据序列，这类数据呈现时间相关性，因此在处理时序数据时，我们通常要
# 使用 Python 实现时序聚类算法
## 1. 引言
时序聚类算法是对时间序列数据进行分组的有效方法。在数据科学和机器学习领域，能够识别出具有相似模式的时间序列对业务决策是至关重要的。本文将引导您实现时序聚类算法的流程和代码。
## 2. 流程概述
以下是进行时序聚类的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-10-23 06:02:49
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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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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
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2023-12-19 13:45:28
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# Python 时序信号数据聚类
时序信号数据（Time Series Data）是指按照时间顺序排列的数据点。这类数据广泛应用于金融、气象、健康监测等领域。对于时序信号数据，聚类可以帮助我们识别相似的数据模式，从而提取有价值的信息。本文将介绍如何使用Python进行时序信号数据聚类，并提供简单的代码示例。
## 1. 理论基础
聚类是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分到同一组（簇）
在上一篇文章中介绍完了reg2reg的时序分析模型，这一篇文章着重来介绍以下pin2reg的时序分析模型。pin2reg时序分析pin2reg时序分析基本模型有两种：源同步的FPGA输入时序分析模型，系统同步的FPGA输入时序分析模型。 上图为源同步的FPGA输入时序分析模型，时钟源为上游器件和下游器件（fpga）同时提供时钟。此模型不利于传送高速数据，基本已被淘汰。 上图为源同步的FPGA输入时
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
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2024-07-07 06:48:36
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@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
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2023-10-07 20:34:47
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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
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2023-10-19 20:19:17
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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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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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2024-05-10 07:35:35
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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
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2024-06-24 05:59:27
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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基本信息论文题目：k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series 论文地址：https://dl.acm.org/doi/1
原创
2022-09-16 14:33:59
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聚类热图是生物医学论文中最常见的一类图。一般情况下我们认为cluster（聚类）、 heatmap（热图）两个词表达的是同一个意思，往往相互替代。然而这两个词还是有区别的，cluster是数据处理，heatmap是数据展示。其过程是：用我们拿到的表达矩阵根据不同的聚类方法和不同的距离算法算出另外一个矩阵，然后对这个矩阵进行上色，以heatmap的形式展示出来，类似excel中的色阶功能。图1. 聚
菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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