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回答
使用
多
种子
自动
进行
时间
序列
聚
类
r
、
time-series
、
cluster-analysis
、
tsclust
我正在尝试
使用
时间
序列
聚
类
,遵循https://cran.r-project.org/web/packages/dtwclust/vignettes/dtwclust.pdf的优秀示例。但是,当我
使用
分区
聚
类
时,
种子
对结果非常关键。有没有一种
自动
化的方式,用多个
种子
运行集群,并显示产生最低总集群间距离的那个? 谢谢
浏览 8
提问于2019-03-14
得票数 0
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1
回答
种子
值是如何在Weka中
进行
聚
类
的?
clustering
、
weka
最近,我学习了各种
聚
类
方法,并决定在Weka中应用最远点
聚
类
,并具有不同的
种子
值。
种子
值指示数据集中点的初始选择。它不可能是完全随机的,因为重复
使用
seed =3
进行
聚
类
会得到相同的结果。它如何根据
种子
选择数据点?
浏览 0
提问于2017-11-28
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2
回答
R中的
聚
类
时间
序列
-K均值是否准确?
r
、
time-series
、
cluster-analysis
、
distance-matrix
、
dtw
我想根据这些国家随
时间
变化的指数趋势对其
进行
聚
类
。 我正在尝试
使用
DTW距离矩阵(dtw包)的层次
聚
类
(hclust)和K Medoids (pam)。我还尝试了K均值,
使用
DTW距离矩阵作为函数kmeans的第一个参数。该算法有效,但我不确定其准确性,因为K均值利用Eucledian距离并计算质心作为均值。我也在考虑直接
使用
数据,但我不能理解结果如何准确,因为算法会将同一变量随
时间
的不同测量视为不同的变量,以便计算
浏览 7
提问于2020-03-03
得票数 0
1
回答
fft输出的实部和虚部是否相关?
r
、
math
、
fft
我想
使用
基于模型的
聚
类
来对1225个
时间
序列
(每个24个周期)
进行
分类。我已经
使用
快速傅立叶变换对这些
时间
序列
进行
了分解,并选择了至少解释样本中所有
时间
序列
的
时间
序列
方差的阈值百分比的谐波。我想对给定
时间
序列
的每个变换元素的实部和虚部
进行
基于模型的
聚
类
,因为
浏览 29
提问于2011-11-26
得票数 3
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1
回答
scikit的F1_score的avg宏/微可以用于
多
标记
聚
类
吗?
python
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
似乎科学学习的f1_score avg微/宏()是基于
多
标签数据分类器,但我想知道是否同样可以用于
多
标签
聚
类
?我正在处理的数据是在50.000个时态(Ts)上
使用
scikit的kmeans
进行
集群的。因此,我以簇的形式结束: c1{ts_1,ts_2 .},c2{ts_20,ts_21 .}等等。每个
时间
序列
都可能有一个太多的标签,我想用它作为f1 avg微观和宏观分数的黄金标准。然后,簇的
时间
序列
可以被其
浏览 2
提问于2017-11-13
得票数 0
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1
回答
时间
序列
聚
类
与
时间
序列
分割的区别
time-series
、
cluster-analysis
、
data-mining
、
segment
在
时间
序列
数据挖掘的背景下,我读过关于
时间
序列
分割和
时间
序列
聚
类
的文章,但是我无法区分两者。如果它们是不同的,这些方法如何相互关联?根据我的理解(如果我错了,请纠正我),分割被认为是
聚
类
阶段的预处理步骤。我的意思是,分段步骤主要用于将
时间
序列
数据划分为分段,例如,将其划分为状态。在此基础上,采用传统的
聚
类
算法对这些片段
进行
<em
浏览 0
提问于2018-03-31
得票数 3
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1
回答
时间
序列
聚
类
与
时间
序列
分割的区别
data-mining
、
clustering
、
time-series
在
时间
序列
数据挖掘的背景下,我读过关于
时间
序列
分割和
时间
序列
聚
类
的文章,但是我无法区分两者。如果它们是不同的,这些方法如何相互关联?根据我的理解(如果我错了,请纠正我),分割被认为是
聚
类
阶段的预处理步骤。我的意思是,分段步骤主要用于将
时间
序列
数据划分为分段,例如,将其划分为状态。在此基础上,采用传统的
聚
类
算法对这些片段
进行
<em
浏览 0
提问于2018-03-31
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2
回答
如何计算dtw
聚
类
的质量?
r
、
time-series
、
cluster-analysis
、
distance
我的目标是对关于26周的126个
时间
序列
进行
聚
类
(因此每个
时间
序列
有26个观察值)。我在medoids周围
使用
了pam{cluster} = partitioning来对这些
时间
序列
进行
聚
类
。在
聚
类
之前,我想比较哪种距离度量最合适:欧几里得、曼哈顿或动态
时间
扭曲。我
使用
每个距离通过轮廓图<em
浏览 1
提问于2014-04-25
得票数 2
1
回答
解释多变量
时间
序列
聚
类
结果的图解
r
、
cluster-analysis
、
multivariate-time-series
我在r中
使用
DTWCLUST包
进行
多变量
时间
序列
聚
类
。这是我的密码。据我所知,
聚
类
是基于3个变量确定的,而不是单变量
时间
序列
聚
类
。每个
聚
类
图显示属于该集群的几个类似模式的
时间
序列
(观测)。这张图是怎么画的?有3个
时间
序列
变量用于
聚
类
,一个模
浏览 5
提问于2022-09-14
得票数 0
1
回答
聚
类
算法中的平稳
时间
序列
time-series
、
clustering
、
k-means
我有一组
时间
序列
数据,我想要输入一个
聚
类
算法(像k-均值,
使用
动态
时间
翘曲作为距离函数)。在将平均值为0和方差为1的数据标准化之后,k均值分类器生成了一批看起来很适合数据的质心。然而,我想
聚
类
的数据是抵押贷款利率随
时间
的变化,这可能会受到季节性趋势的影响,这在将来对其他
时间
序列
数据
进行
聚
类
时可能是有用的。 问题是:
时间
序
浏览 0
提问于2019-06-18
得票数 0
1
回答
RapidMiner中具有动态
时间
翘曲的K-介质
cluster-analysis
、
rapidminer
如何在RapidMiner中利用动态
时间
翘曲作为距离度量来实现K-介质
聚
类
?The data contains missing values which is not allowed for KMediods 如何对不同长度的
时间
序列
进行
聚
类
?
浏览 2
提问于2015-01-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在R中创建
时间
序列
的距离矩阵
r
、
matrix
、
time-series
、
distance
我有一个大约400个双变量
时间
序列
的数据集,每个
序列
包含大约80,000个观察值。在手动查看它们之后,很明显有些非常相似,所以我想
使用
DTW (动态
时间
规整)对它们
进行
聚
类
。现在,如果我尝试
使用
DTW方法为整个集合创建距离矩阵,R告诉我它需要50 GB的RAM (我没有)。是否可以
使用
for循环(或类似的循环)分别计算两个
时间
序列
之间的距离?对于
时间
序列<
浏览 1
提问于2014-07-28
得票数 0
1
回答
基于单调相似的
聚
类
时间
序列
time-series
、
clustering
、
preprocessing
、
distance
对于引用X的
时间
序列
,我希望分组在同一个集群
序列
中,这些集群
序列
对于所有a > 0来说都是相同的X^a。到目前为止,我对这个问题的解释是,我想要
聚
类
时间
序列
,具有很强的单调关系。我的第一次选拔赛通过定义一个基于距离的Kendall'sτ秩系数来
使用
层次聚集聚
类
,因为它度量了单调关系的强度。用Ward的链接法
进行
视觉解释,得到了最佳的结果。首先,西皮文档提到这里,Ward的方法
浏览 0
提问于2019-02-13
得票数 4
1
回答
如何在数据集(包括
时间
序列
和离散点变量)上执行
聚
类
?
time-series
、
cluster-analysis
、
distance
、
unsupervised-learning
、
dtw
我试图对数据集
进行
聚
类
,包括
时间
序列
(例如,传感器记录数秒)和离散值变量(例如年龄)。我已经尝试将原始变量和标准
聚
类
结合起来,有效地解决了
时间
序列
和离散值变量的问题。现在我想
使用
动态
时间
翘曲(DTW)距离来执行
时间
序列
聚
类
,但我不确定如何将离散值变量合并起来。问题是,由于DTW的计算方法(两个
时间
序列<
浏览 6
提问于2022-07-08
得票数 0
1
回答
多变量动态
时间
规整-
聚
类
多
序列
的Python库
python
、
time-series
、
hierarchical-clustering
、
dtw
我找到了这个关于
使用
TSLearn Python包对两个多变量
时间
序列
进行
DTW的帖子: 然而,我想知道是否有可能
进行
多变量
时间
序列
聚
类
,即批量比较多变量
时间
序列
以找到相似性交叉矩阵。
浏览 7
提问于2020-02-03
得票数 0
1
回答
如何对用户历史数据
进行
聚
类
?
python
、
clustering
、
k-means
我想根据聚合的指标对这些用户
进行
聚
类
(很可能是K-方法),例如。SUM(文章阅读),SUM(搜索)等 当用户在几年内不同的
时间
注册时,他们可能处于非常不同的活动水平周期(前30天)?无动于衷?等)因此,我想知道什么是相对于每个用户
进行
聚合的合适的
时间
窗口。在过去的30天里,我应该只
进行
所有的用户活动吗?还是每个用户的前30天/他们的高峰月份?或者只是简单的每月平均?平均看起来很简单,但是对于那些在网站上停留
时间
更长的用户来说,这个平均值可能要
浏览 0
提问于2020-10-28
得票数 1
1
回答
如何从模型预测中获取GMM
聚
类
信息?
python
、
cluster-analysis
、
gmm
我建立了一个GMM模型,并
使用
它来
进行
预测。编辑我相信我也许愚蠢的问题的答案是
使用
np.random.seed,但我可能错了……
浏览 3
提问于2019-11-20
得票数 1
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1
回答
如何设置火花源初始中心
apache-spark
、
machine-learning
、
cluster-analysis
、
k-means
、
apache-spark-mllib
我看到Kmean对象有
种子
参数,但是
种子
参数是一个长类型而不是数组。那么,我如何告诉Spark只
使用
现有的中心
进行
聚
类
。或者说,我不明白
种子
在星火中意味着什么,我认为
种子
应该是一个向量数组,它在运行
聚
类
之前代表指定的中心。
浏览 0
提问于2017-04-18
得票数 3
回答已采纳
2
回答
用python
进行
时间
序列
聚
类
time-series
、
clustering
我有多个不同客户的
时间
序列
数据(大约10k客户,100天)。我想把这些数据
聚
成5-10组。 但是,我没有关于
时间
序列
聚
类
的任何提示。K手段对他们有用吗?任何python包都可以处理这些数据吗?
浏览 0
提问于2022-02-08
得票数 4
2
回答
对不同长度的
时间
序列
数据
进行
聚
类
time-series
、
cluster-analysis
、
k-means
我有不同长度
序列
的
时间
序列
数据。我想基于DTW距离
进行
聚
类
,但找不到与此相关的ant库。sklearn给出了直接的错误,而tslearn kmeans给出了错误的答案。我的问题是,如果我用零填充它,问题就解决了,但我不确定在
聚
类
时填充
时间
序列
数据是否正确。 欢迎对
时间
序列
数据的其他
聚
类
技术提出建议。
浏览 158
提问于2019-06-06
得票数 4
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