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时间序列中的轨迹聚类

时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。...不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。 然而轨迹聚类非常有挑战。...也即，当时间序列过长时，会导致距离的差异会逐渐接近，从而无法区分。这个时候需要做的和机器学习中一样，对时间序列进行降维。...通常可以去做64、128或256点的FFT，也可以使用小波变换等方法。很明显，这个维度是可控的。 如何解决时间序列不对齐的问题？...因为时间序列的信息量很大，聚类算法最多依赖于时间序列间距离这一信息来进行计算，这样会带来大量的信息损失，而且在距离的定义上也存在大量的约束。

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使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化 让我们看看下面的时间序列: 如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇...把看起来相似的波形分组——它们有相似的形状，但欧几里得距离可能不低 距离度量 一般来说，我们希望根据形状对时间序列进行分组，对于这样的聚类-可能希望使用距离度量，如相关性，这些度量或多或少与波形的线性移位无关...在这种情况下，我们可以使用轮廓分数（Silhouette score），它为执行的聚类分配一个分数。我们的目标是使轮廓分数最大化。...聚类 现在让我们尝试对时间序列进行分组。我们已经知道存在四种不同的波形，因此理想情况下应该有四个簇。...欧几里得距离与相关廓形评分的比较 轮廓分数表明基于相关性的距离矩阵在簇数为4时效果最好，而在欧氏距离的情况下效果就不那么明显了结论 总结 在本文中，我们研究了如何使用欧几里得距离和相关度量执行时间序列聚类

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Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化

p=33484 我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。...我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...numpy as np from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance netdata_pandas 用于提取一些时间序列数据到...，尤其是凭空选取了上面的很多参数，最重要的是 K 聚类的数量，鉴于我们有大量的指标（超过 700 个），我将其设置为 50 个。...总之，我发现 tslearn 库非常有用，因为它节省了我很多时间，让我快速建立并运行了一个工作原型，所以我期待着还能使用它提供的其他一些时间序列相关功能。

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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

p=3726 这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查公司的股票收益率的时间序列。...k-Shape k-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。...k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。...SBD取0到2之间的值，两个时间序列越接近0就越相似。 ? 形状提取 通过SBD找到时间序列聚类的质心向量 有关详细的表示法，请参阅文章。 ? k-Shape的整个算法如下。 ?...将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类 更新群集质心向量 重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。

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动手实战 | 用 TSLearn 进行时间序列聚类和可视化

#TSer# 时间序列的聚类在工业生产生活中十分常见，大到工业运维中面对海量KPI曲线的隐含关联关系的挖掘，小到股票收益曲线中的增长模式归类，都要用到时序聚类的方法帮助我们发现数据样本中一些隐含的、深层的信息...TSLearn 是一个流行的 Python 包，提供用于分析时间序列的机器学习工具。该包基于 scikit-learn、numpy 和 scipy 库，启动和运行内置的聚类算法非常简单直接。...本次文章将给大家展示一个使用 TSLearn 进行时间序列聚类和可视化的过程。...我们定义输入，就可以轻松地画出时间序列的图像。...，让我快速建立并运行了一个工作原型，所以我期待着还能使用它提供的其他一些时间序列相关功能。

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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列 企业对企业交易和股票价格 在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。...k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。...将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类 更新群集质心向量 重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。...---- 对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 01 02 03 04 将zscore作为“preproc”，“sbd”作为距离，以及centroid =“shape...---- 本文摘选 《 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 》。 ----

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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列企业对企业交易和股票价格在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。...将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类更新群集质心向量重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。...----点击标题查阅往期内容对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归左右滑动查看更多01020304将zscore作为“preproc”，“sbd”作为距离，以及centroid...Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言谱聚类...R语言进行网站评论文本挖掘聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例

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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列 企业对企业交易和股票价格 在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。...k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。...将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类 更新群集质心向量 重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。...---- 对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 01 02 03 04 将zscore作为“preproc”，“sbd”作为距离，以及centroid =“shape...---- 本文摘选 《 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 》 。 ----

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使用Clustal进行多序列比对

多序列比对在保守区域鉴定，系统发育分析，motif识别等多个领域发挥重要作用，是生物信息数据分析必备的基础技能之一。Clustal是一款经典的多序列比对工具，支持DNA, RNA, 蛋白质的比对。...最新本的omega比对准确度更高，而且速度更快，适合几千条规模的多序列比对，该软件目前只提供了命令行版本。在官网上，提供了源代码和编译好的二进制文件 ?...多序列比对不同于Blast的地方在于，Blast是局部比对，而多序列比对是全局比对。...使用非常简单，输入序列，调整参数设置，然后提交即可。在输出结果中，还提供了颜色标记，进化树可视化等功能。 ? 通过Mview可视化多序列比对结果，示意如下 ?...也支持导出到Jalview软件中进行可视化。 通过Phylogenetic Tree可以查看进化树的结果，默认采用NJ法建树，示意如下 ?

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使用mafft进行多序列比对

对于几千条序列的多序列比对，无论是从准确度还是运行速度上考虑，muscle通常都是最佳选择。但是muscle 的内存优化做的并不好，如果所需内存超出了机器内存，此时可以考虑mafft 这个工具。...该软件的基本用法如下 mafft input > output input为fasta格式的输入序列文件，output为fasta格式的输出结果文件。...mafft 支持核酸和蛋白序列的多序列比对，内置了多种序列比对算法， 可以分为以下3大类别 consistency based methods iterative refinment methods progressive...input_file > output_file FFT-NS-2 用法如下 mafft --retree 2 input_file > output_file 如果在比对时，不知道如何选取合适的算法，可以使用以下设置...mafft --auto input > output 软件会根据输入序列的特征，自动选择合适的算法。

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使用muscle进行多序列比对

muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一，其速度和准确度比clustal都要更加优秀，在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对，而且用法简单。...muscle的基本用法如下 muscle -in seqs.fa -out seqs.afa 输入序列为FASTA格式，如果输入序列中出现了gap, 会先去除这些gap, 然后在进行多序列比对。...除了多序列比对外，muscle还可以构建进化树，支持以下两种建树方式 NJ UPGMA NJ法构建的进化树可信度更高，而UPGMA建树的速度更快。...muscle时，其默认参数设置就能够满足绝大部分的使用场景，只有对于较大的输入序列，才需要调整参数。...对于500条以下而且数据量小于1Mb的序列，可以直接使用该在线服务。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—

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对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

让我们使用一种基于模型的基本表示方法- 平均季节性。在此还有一个非常重要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。...我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。 维数上已大大降低。现在，让我们使用K-medoids聚类方法来提取典型的消耗量。...因此，基于模型的时间序列表示在此用例中非常有效 。 建议在每天的时间序列中使用与FeaClip一起的窗口方法。最大的优点是不需要与FeaClip方法一起进行标准化。...但是也可以检查具有不同数量聚类的其他结果。 结论 在本教程中，我展示了如何使用时间序列表示方法来创建用电量的更多特征。然后，用时间序列进行K-medoids聚类，并从创建的聚类中提取典型的负荷曲线。...---- 本文摘选《对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归》

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使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的.... 3:当样本量很大的时候,需要占据很大的计算机内存,并且在合并类的过程中,需要把每一类的样本和其他样本间的距离进行一一的比较,从而决定应该合并的类别,这样的话就需要消耗大量的时间和计算机资源 二:动态聚类分析...: 动态聚类分析又称为逐步分析法,基本的业务逻辑是先粗略的进行一次分类,然后按照一些局部最优的算法来计算修改不合理的分类,直到分类比较合理为止,比较适用于大样本的Q型聚类分析这样的聚类....三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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使用skforecast进行时间序列预测

时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用，从需求规划、销售预测到计量经济分析。...其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。 在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。...skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。 数据集 我在本文中使用的数据集来自Kaggle，它通过加速度计数据提供了一个全面的窗口来了解各种体育活动。...滞后决定了过去的滞后值(时间步长)的最大数量，这些滞后值将被用作预测未来的特征。它表示有多少过去的观测将被视为预测下一个观测的输入特征。 步长指定进入未来进行预测的步数。...如果您正在寻找一种轻松有效的方法来探索时间序列预测，skforecast是一个非常好的选择。

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。...本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。...r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行...(B-spline Curves)回归R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。...本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。...r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行...(B-spline Curves)回归R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。...本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。...r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行...(B-spline Curves)回归R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

p=27078 最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。...使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD） 根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状） 划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。...#计算到1~10个群组 for i  in range(1,11):     #进行聚类计算。     ...disorons.append(ks.netia_) plt.plot(range(1,11), disorins, marker='o') ---- ---- 本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数

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Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

p=27078  时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。 使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD） 根据 1 计算时间序列聚类的质心。...（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状） 划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。...() plt.show() 点击标题查阅往期内容 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 左右滑动查看更多 01 02 03 04 用肘法计算簇数 什么是肘法......#计算到1~10个群组 for i  in range(1,11):     #进行聚类计算。     ...    disorons.append(ks.netia_) plt.plot(range(1,11), disorins, marker='o') 本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数

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