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

全文链接：http://tecdat.cn/?p=27078

最近我们被客户要求撰写关于KShape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。

  1. 使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）
  2. 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）
  3. 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。
import pandas as pd

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    # 读取数据帧，将其转化为时间序列数组，并将其存储在一个列表中    tata = []    for i, df in enmee(dfs):

        

        # 检查每个时间序列数据的最大长度。        for ts in tsda:

            if len(s) > ln_a:

                lenmx = len(ts)

        

        # 给出最后一个数据，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

    





    # 转换为矢量    stack_list = []    for j in range(len(timeseries_dataset)):

       

        stack_list.append(data)

    

    # 转换为一维数组    trasfome_daa = np.stack(ack_ist, axis=0)

    return trafoed_data

数据集准备

# 文件列表flnes= soted(go.ob('mpldat/smeda*.csv'))
# 从文件中加载数据帧并将其存储在一个列表中。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，需要对它们进行归一化处理。# TimeSeriesScalerMeanVariance将是对数据进行规范化的类。sac_da = TimeeiesalerMVarne(mu=0.0, std=1.0).fit_trnform(tranfome_data)# KShape类的实例化。ks = KShpe(_clusrs=2, n_nit=10, vrboe=True, rano_stte=sed)

yprd = ks.ft_reitsak_ata)# 聚类和可视化plt.tight_layout()

plt.show()

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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

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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，指定为簇内误差平方和 (SSE)。

  • 它是一种更改簇数，绘制每个 SSE 值，并将像“肘”一样弯曲的点设置为最佳簇数的方法。

    #计算到1~10个群组 for i  in range(1,11):

    #进行聚类计算。

    ks.fit(sacdta)

    #KS.fit给出KS.inrta_    disorons.append(ks.netia_)

plt.plot(range(1,11), disorins, marker='o')


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[R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247516548&idx=2&sn=5b75c1e34d6b40864244e1aa5a1dbe94&chksm=fd92bf8fcae5369996bef14478ddee6c2a8592019daec30320c018c1e3a3e00fdd95ce1d0f0d&scene=21#wechat_redirect)  
[K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247510121&idx=1&sn=9c2b39769533229d1fd5bb2cdf185be7&chksm=fd929662cae51f74e0d487f8141a76612f721f329431ff3ec806ed6be9634da98f11f02031c7&scene=21#wechat_redirect)[KMEANS均值聚类和层次聚类：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247508401&idx=2&sn=03b8a812234cc82a7f4cccd365fb1f97&chksm=fd929fbacae516ac2b6ea9a1bc73e30d40fff4f9cdab45a14213c08062f45c2085c5a19f5c43&scene=21#wechat_redirect)  
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[R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247493017&idx=1&sn=7fd07acebc2e5d7216236f287a333914&chksm=fd92db92cae55284671aaaeba424b5d6a892a293e181e6831c8585a0432b394b0f5645649e67&scene=21#wechat_redirect)  
[R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492713&idx=2&sn=3b1341efc989f5f395929c798ac9da60&chksm=fd92da62cae55374bec3b89f9e382a5e143171bebce4171f214a4af4d43dc6fe70c2d23b01d5&scene=21#wechat_redirect)  
[R语言中的划分聚类模型](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492472&idx=3&sn=43056832fc7b4b5dd6e1cbd0f035f9de&chksm=fd92dd73cae55465b419f4572d0ba0497a20bae6047c891bc6399e12d91a0caf7d83c578e5b4&scene=21#wechat_redirect)  
[基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492432&idx=3&sn=2960efe44c2a0bbab0e2c804755adf70&chksm=fd92dd5bcae5544d6328947ce22bcb4fe9a574f440f7d4b016a4642e3ea0a74ef69aa1c88408&scene=21#wechat_redirect)  
[r语言聚类分析：k-means和层次聚类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491996&idx=3&sn=76fdce2eeb0f9eb0bcf8681e258c0a99&chksm=fd92df97cae55681e9c371f5fb7d25912d3bae75093e32f476d6bc73403f46af15c1859a5694&scene=21#wechat_redirect)  
[SAS用K-Means 聚类最优k值的选取和分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491396&idx=1&sn=4ca13d1b6bda580d7a60605f8e1ed2de&chksm=fd91214fcae6a859b5e670be257cf3ea29892c63b66927e48514e190e703547ff1fb8f93bd1b&scene=21#wechat_redirect)  
[用R语言进行网站评论文本挖掘聚类](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489693&idx=3&sn=ed0a65fc1019f2e62e90734e25b2e6cc&chksm=fd912696cae6af8050cdcb5c516ffd4ea98278ef438712c07a01c6f11f0a17f5a3744ff24d84&scene=21#wechat_redirect)  
[基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489519&idx=3&sn=bd8179e866ebd67286a6f5e8afda3de1&chksm=fd9129e4cae6a0f29dc622fb174dc0e321f4cbf93afb0f5dee5051cd0cbb0ee9677012e6507b&scene=21#wechat_redirect)  
[R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=1&sn=8426dcbc64a4485383d333e3e440c81c&chksm=fd912b07cae6a21107a3aa6e9c8aefe8b2e96aea6864b8c5f561618aeeee4c3abf67e3332be3&scene=21#wechat_redirect)  
[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](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=2&sn=c56669c116190eb04e2639194cb912f8&chksm=fd912b07cae6a211fdb7c8e8dabd6045330657c14735f07b8356d90434e622a7a7e5c1f779f9&scene=21#wechat_redirect)  
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[R语言中的多项式回归、B样条曲线(B-spline Curves)回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491963&idx=1&sn=dcf6f3c7dadf5dd449060c9001bb4466&chksm=fd92df70cae55666baace37b76c44e3a439cc53cdf50aa9e1a5c73d06470cd29baf7a583f37f&scene=21#wechat_redirect)  
[R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495111&idx=1&sn=6a918ec70f6055e1e680160dbb4db655&chksm=fd92d3cccae55ada6264dcb7a9fd3996688d5616f3e04b0634a83ae5266f2e508f7e9d67bbe7&scene=21#wechat_redirect)  
[R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495047&idx=1&sn=0afeb7e0614f936d554b2ecddb42e8dd&chksm=fd92d38ccae55a9a2ed44cc090a403b45782203ac1040ba4eaa33bf3165734517eb628415e4e&scene=21#wechat_redirect)  
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