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时间序列中的轨迹聚类

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。...比如下图就是某污染物注入水体后各水质指标的响应曲线，我们把整个水体和不同的水质指标检测仪器的组合视为不同的系统，最后得到的时间序列视为系统的响应，可以看到在时间轴上存在时间的异位，伸缩和扭曲。...以上，我们其实已经解决了距离（或是相似度）度量上的大部分问题，这样我们可以进入到下一个环节，也就是轨迹聚类的环节。...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。...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。

1.6K10

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。...在我们进入k-Shape之前，让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。 时间序列距离测度 欧几里德距离（ED）和动态时间扭曲（DTW）通常用作距离测量值，用于时间序列之间的比较。...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。

1.1K10
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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...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。...轮廓分数接近-1：表示数据点更适合分配到其他簇，不同簇之间的差异相比簇内差异更小，通常是一个糟糕的聚类结果。 一些重要的知识点: 在所有点上的高平均轮廓分数(接近1)表明簇的定义良好且明显。...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。...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

27610

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）。...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。

47910

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

基于层次的聚类方法 概念 : 将数 据集样本对象 排列成 树结构 , 称为 聚类树 , 在指定的层次 ( 步骤 ) 上切割数据集样本 , 切割后时刻的 聚类分组 就是 聚类算法的 聚类结果 ; 2 ....: 大多数的基于层次聚类的方法 , 都是 聚合层次聚类 类型的 ; 这些方法从叶子节点到根节点 , 逐步合并的原理相同 ; 区别只是聚类间的相似性计算方式不同 ; 4 ....算法性能 : 基于层次的聚类方法的时间复杂度为 O(N^2) , 如果处理的样本数量较大 , 性能存在瓶颈 ; IV . 聚合层次聚类 图示 ---- 1 ....c 数据放入 \{d, e\} 聚类中 , 组成 \{c,d, e\} 聚类 ; ⑤ 第四步 : 分析相似度 , 此时要求的相似度很低就可以将不同的样本进行聚类 , 将前几步生成的两个聚类 ,...基于方格的方法 ---- 1 . 基于方格的方法 : 将数据空间划分成 一个个方格 , 在这些方格数据结构上 , 将每个方格中的数据样本 , 当做一个数据处理 , 进行聚类操作 ; 2 .

2.8K20

使用 Kmeans聚类实现颜色的分割

之前分享过kmeans算法（传送门：数据挖掘算法—K-Means算法），这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割，使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3：用 K 均值聚类对基于 'a*b*' 空间的颜色进行分类 聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。...它将对象划分为若干分区，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。...使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。...ab = lab_he(:,:,2:3); ab = im2single(ab); nColors = 3; % 重复三次聚类，避免局部最优 pixel_labels = imsegkmeans(ab,

1.3K20

探索Python中的聚类算法：层次聚类

在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。...本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次聚类？ 层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。...层次聚类的原理 层次聚类算法的核心原理可以概括为以下几个步骤： 初始化：首先，将每个样本点视为一个单独的簇。 计算相似度：计算每对样本点之间的相似度或距离。...然后，我们构建了一个层次聚类模型，并拟合了数据集。最后，我们使用散点图将数据集的样本点按照所属的簇进行了可视化。...总结 层次聚类是一种强大而灵活的聚类算法，能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。通过本文的介绍，你已经了解了层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。

15010

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

p=3726 最近我们被客户要求撰写关于时间序列聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。...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 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 。 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。...---- 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 》。 ----

25420

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

p=3726最近我们被客户要求撰写关于时间序列聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。...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-Shapek-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。...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 。k-Shape的整个算法如下。...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

45800

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 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 。 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。...---- 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 》 。 ----

35600

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。...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。...： 通过上面步骤，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。

1.3K10

K-means聚类：原理简单的聚类算法

对于K-means聚类而言，首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。...横坐标为不同的K值，纵坐标为样本点到聚类中心的距离总和。...根据先验知识，确定样本划分为两类，首先随机选择聚类的中心点 ? 计算样本与中心点的距离，将样本划分为不同的cluster ? 根据划分好的结果，重新计算聚类中心点 ?...在传统kemans的基础上，又提出了kmeans++算法，该算法的不同之处在于初始聚类中心点的选取策略，其他步骤和传统的kmeans相同。 kmeans++的初始聚类中心选择策略如下 1....随机选取一个样本作为聚类中心 2. 计算每个样本点与该聚类中心的距离，选择距离最大的点作为聚类中心点 3.

1.6K31

一种另辟蹊径的聚类：EM聚类

用概率分布去聚类 我们常常谈论聚类，是通过距离去定义，比如K-means，距离判别等；今天我们一起谈谈EM聚类，一种基于统计分布的聚类模型，以统计分布作为设计算法的依据。...可想而知，观测全体即来自多个统计分布的有限混合分布的随机样本，我们很容易抽象描述为不同均值，不同方差的一个或多个正态分布的随机样本。随机样本在正态分布的分布概率是聚类的数学依据。...这样我们从图上直观的了解了：EM聚类。 1，EM聚类是什么？...M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。 3，EM聚类中聚类数目的问题 通常采用BIC信息准则，从数据拟合角度，选择最佳的聚类数目。...4，聚类可视化 对聚类结果可视化，可以直观看出类别分布，一目了然，这里我们介绍三个图形，希望能够对你们更好的产出业务结果，升职加薪。 一以贯之：还是借助开篇的例子和数据吧！

57620

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。...()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01020304用肘法计算簇数什么是肘法...计算从每个点到簇中心的距离的平方和...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...(FMM,finite mixture 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

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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。...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...(FMM,finite mixture 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

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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。...()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01020304用肘法计算簇数什么是肘法...计算从每个点到簇中心的距离的平方和...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...(FMM,finite mixture 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

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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。...（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() ---- 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......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 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。        ...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。...for ienme in fiemes:     df = pd.read_csv(filnme, indx_cl=one,hadr=0)    flt.append(df) 聚类结果的可视化 # 为了计算交叉关系...() 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......    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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