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。...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，而不是网络结构的分析。...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。...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。 ? k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配簇。...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。
第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。 有50个长度为672的时间序列（消费者），长度为2周的耗电量的时间序列。这些测量数据来自智能电表。 维数太高，会发生维数的诅咒。...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。...让我们对数据进行聚类并可视化其结果。 让我们绘制 评估的结果。 聚类的最佳数目为7。让我们绘制结果。 提取的消费数据比平均季节性数据更平滑。现在，K 中心提取了4个典型的轮廓，并确定了3个簇。...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》
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。...形状提取 通过SBD找到时间序列聚类的质心向量 。 k-Shape的整个算法如下。 k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配聚类簇。...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 》。 ----
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。...----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...model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间R语言用温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化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语言中的SOM(自组织映射神经网络...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
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。...形状提取 通过SBD找到时间序列聚类的质心向量 。 k-Shape的整个算法如下。 k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配聚类簇。...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 》 。 ----
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。...上述的定义都是假设在时间序列对齐的情况下，也即我们假设时间序列长度是相等的，而且我们期望不同的时间序列上每个相同时间点的物理含义是一致的，表示的是同一个目标（值）。...有很多工作就采用这种简单的方式，文中通过多项式（三次）去拟合了不同的时间序列，然后直接用FCM（fuzzy c-means）对拟合的多项式系数去做了聚类，然后得到了如下的结果。...当然，我觉得这里影响聚类效果的是对距离的定义，文中直接把拟合的多项式系数的欧式距离作为时间序列间的距离，优点是降维，而缺点是多项式中不同的系数对曲线的拟合作用不一样，也就是对实际距离的影响不一样。...比如上例中，如果我们有异常和正常的划分，我们完全可以将多项式系数作为自变量来进行分类模型的训练，分类模型能够根据数据凸显出不同系数的重要性，而非在聚类中的等权关系。
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）。...netdata_pandas 用于提取一些时间序列数据到 pandas 数据框中。...： ---- 01 02 03 04 聚类的典型特征是你总是会得到一些看起来很糟糕的随机数据，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...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。
我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...高斯混合模型是一种用于标记数据的聚类模型。 使用 GMM 进行无监督聚类的一个主要好处是包含每个聚类的空间可以呈现椭圆形状。...高斯混合模型不仅考虑均值，还考虑协方差来形成集群 GMM 方法的一个优点是它完全是数据驱动的。提供给模型的数据就可以进行聚类。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。...给定二维数据，GMM 能够产生三种不同的状态。 最后，如果要创建一个有意义的模型，应该考虑更多的变量。实际上一系列不同的指标构成了美国经济及其表现。
背景介绍 聚类之前必须要对表达矩阵进行normalization，而且要去除一些批次效应等外部因素。通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。...不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。...对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...## 上面的tSNE的结果，下面用kmeans的方法进行聚类，假定是8类细胞类型。
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...较高的轮廓分数表示簇内数据点相互之间更加相似，而不同簇之间的数据点差异更大，这通常是良好的聚类结果。...轮廓分数的取值范围在 -1 到 1 之间，具体含义如下： 轮廓分数接近1：表示簇内数据点相似度高，不同簇之间的差异很大，是一个好的聚类结果。...低或负的平均轮廓分数(接近-1)表明重叠或形成不良的集群。 0左右的分数表示该点位于两个簇的边界上。 聚类 现在让我们尝试对时间序列进行分组。
#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。...tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance 接着用 Pandas 提取一些时间序列数据。...其中 plots 为常用的绘图功能。我们定义输入，就可以轻松地画出时间序列的图像。
# 检查每个时间序列数据的最大长度。 ...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...SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析用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对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测【视频】R语言广义相加模型...（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和
p=27078最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，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。...# 检查每个时间序列数据的最大长度。 ...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...聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测【视频】R语言广义相加模型...（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分析保险资金投资组合信用风险敞口R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和
p=27078 最近我们被客户要求撰写关于KShape对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。... # 检查每个时间序列数据的最大长度。 ...，以调整时间序列数据的长度 for i, ts in enumerate(tsdata): dta[i] = ts + [ts[-1]] * n_dd ...() plt.show() ---- R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 01 02 03 04 用肘法计算簇数 什么是肘法...
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。... # 检查每个时间序列数据的最大长度。 ...，以调整时间序列数据的长度 for i, ts in enumerate(tsdata): dta[i] = ts + [ts[-1]] * n_dd
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。... # 检查每个时间序列数据的最大长度。 ...，以调整时间序列数据的长度 for i, ts in enumerate(tsdata): dta[i] = ts + [ts[-1]] * n_dd ...() 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...
数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。...鉴于我们所收集的数据的量是如此巨大，更快的聚类时间至关重要。 加速 k-均值聚类 k-均值聚类是一种流行的分组数据的方法。...inline 在接下来的测试中，我们首先生成 10000 个随机时间序列数据，每个数据的样本长度为 500。...然后我们向随机长度的正弦波添加噪声。尽管这一类数据对 k-均值聚类方法而言并不理想，但它足以完成未优化的实现。...我们从我们的初始数据集中选择了 num_clust 随机时间序列数据作为质心（代表每个聚类的中心）。
通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。...第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。有50个长度为672的时间序列（消费者），长度为2周的耗电量的时间序列。这些测量数据来自智能电表。维数太高，会发生维数的诅咒。...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。...让我们对数据进行聚类并可视化其结果。让我们绘制 评估的结果。聚类的最佳数目为7。让我们绘制结果。 提取的消费数据比平均季节性数据更平滑。 现在，K 中心提取了4个典型的轮廓，并确定了3个簇。...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。
机器之心报道 作者：杜伟、陈萍 本文介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库，可支持数据降维、聚类、马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型等算法。...很多开发者都使用 Python 作为他们的主要开发语言，其中一个原因是 Python 拥有一个强大的标准库。通过各种库函数，开发者可以快速地进行代码编写。...本文将为读者介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库：Deeptime。特别地，该库实现了降维、聚类和马尔可夫模型估计等算法。...、使用神经网络进行深度降维、SINDy、马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型等。...此外该库还提供有使用的 API 文档、日志更新等其他内容。 ? 以上图红框中标出的动态数据降维算法为例，鼠标点击该算法，在一级标题下会出现其包含的子标题。点击你想了解的词条，即可链接到相应的说明文档。
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