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搜索资源列表

  1. 时间序列挖掘中一种新的相似性度量

  2. 针对时间序列的全序列聚类展开，提出一种新的相似性度量，全局特征，即从时间序列的统计分布特征、非线性和Fourier频谱转换等3个方面提取11个全局特征构建特征向量。利用特征向量来描述原时间序列，不但保留了犬部分原有的信息，还能加快聚类计算的速度。经过大量的实验验证表明，基于全局特征提取的相似性度量能得到合理的聚粪结果，特别是对经济领域的时间序列效果更为明显。列举了2个数据进行实验，并从主观和客观两个角度对聚类结果进行评估。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-14
    • 文件大小：446464
    • 提供者：wxfei2006

  1. 基于高阶模糊算法及模糊聚类的模糊预报

  2. 本文的亮点提出了一种新方法来处理预报问题，通过高阶模糊逻辑关系及聚类方法。利用自聚类算法把论域分解成不同长度区间，从事实现预报。这是一篇基于模糊算法的预报文章。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-17
    • 文件大小：234496
    • 提供者：liuxy204

  1. k均值聚类算法

  2. 时间序列聚类，输出典型样本，可用于时间序列预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-01
    • 文件大小：211968
    • 提供者：lishanmei

  1. 基于隐马尔科夫模型的时间序列聚类

  2. 基于隐马尔科夫模型的时间序列聚类

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2013-11-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012995843

  1. 时间序列、聚类判别、主成分分析

  2. 时间序列、聚类判别、主成分分析

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-08-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_24312945

  1. timeseries cluster and classification

  2. 时间序列聚类和分类timeseries cluster and classification

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-13
    • 文件大小：234496
    • 提供者：u010653564

  1. 时间序列聚类——十年回顾

  2. 时间序列近十年来聚类算法的大总结，包括对时间序列聚类每一个子步骤的详细分析以及对现有算法的评价

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_42391317

  1. 时间序列分析与matlab实现

  2. 时间序列分析 与matlab实现 时间序列分析 与matlab实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-23
    • 文件大小：259072
    • 提供者：qq_42814198

  1. 四种聚类算法实现对控制图时间序列的聚类

  2. 主要针对控制图时间序列数据集的聚类任务，使用了基于划分的（K-Means）、基于层次的（AGNES）、基于密度的（DBSCAN）以及基于图的（spectral clustering）聚类方法，最后可视化结果，用Jupyter Notebook编写（python），四种聚类算法和数据集均打包在一起。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：217088
    • 提供者：ldm_666

  1. 一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法

  2. 提出了一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法，对降维后得到的不等长符号时间序列进行聚类。该算法首先对时间序列进行降维处理，提取时间序列的关键点，并对其进行符号化；其次利用DTW方法进行相似度计算；最后利用Normal矩阵和FCM方法进行聚类分析。实验结果表明，将DTW方法应用在关键点提取之后的符号化时间序列上，聚类结果的准确率有较好大提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38697444

  1. 基于邻域保持嵌入的时间序列聚类融合算法

  2. 时间序列的维数比较大，直接对时间序列进行聚类性能不理想。如何提高时间序列的聚类性能，是主要研究点。首先使用邻域保持嵌入对时间序列样本维数约简，然后对维数约简后的数据进行聚类融合，最后将它的聚类性能与已有方法如主成分分析、分段聚合近似进行比较。实验表明，所提出的算法更能提高聚类性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38616330

  1. 利用Python对时间序列进行分类与聚类

  2. 可靠的方法去判断两个时间序列是否相似，截下来便可以使用k-NN算法进行分类。根据经验，最优解一般出现在k=1的时候。下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。在该算法中，train是时间序列示例的训练集，其中时间序列所属的类被附加到时间序列的末尾。test是相应的测试集，它所属于的类别就是我们想要预测的结果。在该算法中，对于测试集中的每一个时间序列，每一遍搜索必须遍历训练集中的所有点，从而可以找到最多的相似点。考虑到DTW算法是二次方的，计算过程会耗费非常长时间。我们可以通过LB Keogh下界方

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kamo54

  1. LS-Cluster:大规模多变量时间序列聚类方法

  2. LS-Cluster:大规模多变量时间序列聚类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：775168
    • 提供者：weixin_38644097

  1. 时间序列聚类.xmind

  2. 时间序列聚类综述

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：86016
    • 提供者：xiaomeiniu5658

  1. 基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法

  2. 在分析海量生物序列时，现有的聚类算法存在着时间效率不高、 准确率较低，以及聚类结果的生物意义不足等问题。针对这些问题，提出一种基于位置信息熵的局部敏感哈希聚类方法。通过对生物序列使用 K 词计算其标准熵，将标准熵作为局部敏感哈希函数簇的特征向量，计算特征矩阵并应用于生物序列聚类。实验结果表明，该算法能够有效地提高时间效率和聚类的准确率。随着数据集的增大，也同样取得很好的效果，实验结果更具有生物解释性和实际意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_38597970

  1. TimeSeriesDeepClustering:这是与为“时间序列聚类的端到端深度表示学习”工作所进行的实验相对应的代码。-源码

  2. 用于时间序列聚类的端到端深度表示学习 这是与为“时间序列聚类的端到端深度表示学习：一个比较研究”（Baptiste Lafabregue，Jonathan Weber，PierreGançarki和Germain Forestier）所做的实验相对应的代码 数据集 该论文使用的数据集可在以下获得： : 。单变量和多变量归档都可以使用。 用法 安装套件 您可以使用自己喜欢的软件包管理器（建议使用conda），创建python 3.8或更高版本的新环境并使用列出的软件包 pip install

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42172972

  1. 时间序列聚类的全球恐怖主义数据库：全球恐怖主义数据库的探索性分析-源码

  2. 时间序列聚类全球恐怖主义数据库 使用时间序列聚类对全球恐怖主义数据库进行探索性分析。 首先，我进行EDA并将数据集按国家转换为多元时间序列格式。 然后，我探索了许多用于找到时间序列簇的质心的技术，所有这些技术都将动态时间规整作为距离度量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42106765

  1. TSDistExtra：几个度量标准，用于测量时间序列之间的（非）相似性以执行时间序列聚类-源码

  2. TSDistExtra：几个度量标准，用于测量时间序列之间的（非）相似性以执行时间序列聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_42129300

  1. 基于中心度的标签传播时间序列聚类方法

  2. 为了实现时间序列自动聚类,以及更为细致地描述时间序列之间的结构关系,引入社区发现方法来研究时间序列聚类.针对标签传播方法在标签传播过程中具有较强不确定性,以及算法对网络结构较为敏感等问题,提出一种基于中心度的标签传播时间序列聚类方法;通过构建时间序列网络空间结构,将每条时间序列看作一个节点,根据每个节点的中心度来得到标签更新顺序;计算节点对于每个簇的归属度,再利用节点的归属度和标签的传播实现节点的划分,从而实现时间序列聚类.所提方法通过分析时间序列之间的连接关系来发现其在欧氏空间的结构特征,进而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38727453

  1. 通过分层概率潜在语义分析的多通道生物医学时间序列聚类

  2. 通过分层概率潜在语义分析的多通道生物医学时间序列聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38676500
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