时间序列聚类

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其有缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的群类。其基本思想是将数据点分为K个簇，使得每个簇内部的点越相似，不同簇之间的差异越大。
weixin_45906460·2023-12-29 08:48

多元正态分析(3):聚类分析

3.1简介3.1.1聚类分析概念将分类对象（样本、指标）分成若干类，相似的归为一类定量的指标之间相似性的度量：统计距离统计距离包括：注意：欧氏距离、绝对值距离、明考斯基距离、切比雪夫距离受量纲的影响！！
Oasis of the World·2023-12-29 08:17

应用回归分析(6):多重共线性

1、经济问题涉及时间序列2、截面数据建立的回归方程（截面数据（cross-sectiondata）是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值[1]，是样本数据中的常见类型之一
Oasis of the World·2023-12-29 08:47

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类的步骤如下：随机选择K个点作为初始化质心。分别计算每个样本与所有质心之间的距离，将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心，即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。
程序猿～厾罗·2023-12-29 08:12

人工智能_机器学习081_聚类评价指标_轮廓系数_公式理解---人工智能工作笔记0121

用均方误差.而我们在Kmeans衡量分成几类比较好用的函数是,轮廓系数对吧,可以看到上面是轮廓系数的公式可以看到,他有两个点可以看到公式中的a和ba,表示某个样本和它所在的簇内的,其他样本的平均距离,其实聚类分的好不好
脑瓜凉·2023-12-29 08:10

讲解机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为K个不重叠的簇。其基本思想是将数据点划分到簇中，使得同一簇内的数据点之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。
东北霸主劳德利·2023-12-29 08:09

【CBY_231225】Kmeans聚类及LSTM时间序列预测

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe
civilpy·2023-12-29 07:04

竞赛保研 基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列
iuerfee·2023-12-29 06:11

python时间数据合并_python – 使用numpy / pandas按时间戳合并时间序列数据

我想你可以简单>将时间戳定义为每个DataFrame的索引(使用set_index)>使用连接将它们与“外部”方法合并>Optionnaly将时间戳转换为日期时间这是它的样子.#generatingsometestdatatimestamp=[1440540000,1450540000]df1=pd.DataFrame({'timestamp':timestamp,'a':['val_a','va
weixin_39595537·2023-12-29 05:41

工具系列：TimeGPT_(9)模型交叉验证

交叉验证文章目录交叉验证外生变量比较不同的模型时间序列预测中的主要挑战之一是随着时间的推移固有的不确定性和变异性，因此验证所采用的模型的准确性和可靠性至关重要。
愤斗的橘子·2023-12-29 05:09

工具系列：TimeGPT_(8)使用不规则时间戳进行时间序列预测

文章目录介绍不规则时间戳的单变量时间预测不规则时间戳的外生变量时间预测介绍在处理时间序列数据时，时间戳的频率是一个关键因素，可以对预测结果产生重大影响。像每日、每周或每月这样的常规频率很容易处理。
愤斗的橘子·2023-12-29 05:08

无监督学习(上）

无监督算法有聚类，密度估计，常常用在做分类或者异常检测上。
歌者文明·2023-12-29 05:23

科研学习|论文解读——融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究

论文链接（中国知网）：融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究-中国知网(cnki.net)摘要：[目的/意义]基于近邻用户的协同过滤推荐作为推荐系统应用最广泛的算法之一，受数据稀疏和计算可扩展问题影响
博士僧小星·2023-12-29 04:07

TensorFlow HOWTO 5.1 循环神经网络（时间序列）

5.1循环神经网络（时间序列）循环神经网络（RNN）用于建模带有时间关系的数据。它的架构是这样的。image在最基本的RNN中，单元（方框）中的操作和全连接层没什么区别，都是线性变换和激活。
布客飞龙·2023-12-29 04:23

K8S结合Prometheus构建监控系统

一、Prometheus简介Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具，用于收集、存储和查询时间序列数据。
睡不醒的猪儿·2023-12-29 01:39

深度解析TB用户购物行为：系统搭建与优化

深度解析TB用户购物行为：系统搭建与优化引言系统搭建数据集技术选型系统功能1.用户维度分析2.产品维度分析3.聚类结果分析创新点系统优化与展望优化展望结语引言在电商时代，了解用户购物行为并从中提取有价值的信息对于企业制定营销策略和优化用户体验至关重要
爱欲无极·2023-12-28 23:19

时间序列系列03-统计模型

时间序列统计模型是用来描述和预测时间序列数据的数学模型。这些模型通常基于过去的观测值，并假设时间序列的行为是可预测的。
月落霜满天·2023-12-28 22:12

人工智能_机器学习077_Kmeans聚类算法_亚洲国家队自动划分类别_3维可视化实现---人工智能工作笔记0117

然后我们上一节使用聚类算法对,2006年世界杯,2010年世界杯,2007年亚洲杯,足球队进行了自动类别划分,然后这一节,我们使用代码对,聚类算法的划分结果,进行一下可视化plt.figure(figsize
脑瓜凉·2023-12-28 22:09

计量经济学|学习笔记以及学习感悟

中级计量经济学则深入研究这些方法的理论基础和实际应用，包括更复杂的模型和技术，如面板数据分析、时间序列分析和因果推断等。中级课程还探讨了更多的计量经济学理论，如内生性问题、工具变量和因果推断的困难等。
封印师请假去地球钓鱼·2023-12-28 21:33

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至
先生买多花吧·2023-12-28 19:30

机器学习层次聚类

1层次聚类层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，常用的是自底向上的结合策略（AGNES算法）。
黄粱梦醒·2023-12-28 16:07

Kmeans聚类算法简介

1.Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。
aikiliger·2023-12-28 15:06

【笔记】因子投资：方法与实践

文章目录历史宏观综述研究角度关于β'λ关于α截面角度vs时序角度学术理论基础概念金融理论MM定理资产定价模型多因子模型研究方法论投资组合排序法排序检验多重排序法多因子模型的回归检验时间序列回归截面回归Fama-MacBeth
food_for_thought·2023-12-28 15:06

数据挖掘--聚类

1.什么是聚类？按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:10

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59

多维时序 | MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-28 11:04

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-28 11:04

Python遥感影像深度学习指南(4)-利用层次聚类方法实现高分辨率影像分类（水体识别）

聚类分析是一种非监督技方法，用于识别多维数据空间中的相似样本。在遥感数据中，它主要用于像素分类。
gis收藏家·2023-12-28 11:05

论文阅读：Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters（2023NIPS）

摘要文章涉及了两个时间序列的任务：forecasting，imputation.对于预测任务：通过将时间序列编码为一系列数字，可以将时间序列预测任务转化为文本里面的next-token预测任务。
知福致福·2023-12-28 11:03

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数
Kilig*·2023-12-28 11:29

第9章-用户分群方法-聚类评估指标

目录简单例子轮廓系数均方根标准差R-SquareARI聚类是一种无监督分类算法，通常给定的样本没有类别或标签，聚类结果的好坏难以使用有监督模型的评估方法衡量。
leboop-L·2023-12-28 11:29

具有多列变量的时间序列数据画图，纵坐标名称为列名，图标题为中文（python）

importnumpyaspyimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#导入data路径file=r'./data/my_data.csv'data_df=pd.read_csv(file)#可视化（画在一张画布上并保存）#figsize(width,hight)画布大小fig=plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)for
欧拉雅卡·2023-12-28 09:44

scenic：单细胞调控网络推理和聚类

这是GRN分析中scenic的文献，发表在2017年的naturemethods（SCENIC:single-cellregulatorynetworkinferenceandclustering），学习了解其原理。摘要我们提出了scenery，一种用于从单细胞rna-seq数据中同时进行基因调控网络重建和细胞状态识别的计算方法(http://scenic.aertslab.org)。根据肿瘤和大
生信小鹏·2023-12-28 09:42

SCAU课堂 | 「比较基因组分析」专用 Docker 镜像

基因家族聚类和物种树获取物种分歧时间基因家族扩展与收缩分析WGD分析（基于Ks
生信石头·2023-12-28 01:32

【MATLAB】PSO粒子群优化BiLSTM（PSO_BiLSTM）的时间序列预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于PSO粒子群优化的BiLSTM的时间序列预测算法的基本原理如下：「双向长短时记忆（BiLSTM）模型」：这是一种深度学习模型，
Lwcah·2023-12-28 00:50

Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and Segmentation

文中我们结合基于深度卷积神经网络的有监督方法和基于概率分布和网络学习到的特征表达进行深层嵌入式聚类的方法来实现半监督学习。
你笑起来就像好天气·2023-12-27 21:15

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-27 21:31

多维时序 | MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-27 21:01

【头歌实训】Spark MLlib ( Python 版 )

文章目录第1关：基本统计编程要求测试说明答案代码第2关：回归编程要求测试说明参考资料答案代码第3关：分类编程要求测试说明参考资料答案代码第4关：协同过滤编程要求测试说明参考资料答案代码第5关：聚类编程要求测试说明参考资料答案代码第
撕得失败的标签·2023-12-27 20:26

工具系列：TimeGPT_(1)获取token方式和初步使用

介绍Nixtla的TimeGPT是一种用于时间序列数据的生成式预训练预测模型。TimeGPT可以在没有训练的情况下，仅使用历史值作为输入，为新的时间序列生成准确的预测。
愤斗的橘子·2023-12-27 19:36

非平稳时间序列的完整分析和建模过程（附matlab代码+分析结果）

本文主要内容：对车辆的车速信息和角速度信息进行非平稳时间序列的完整分析和建模过程。
深耕智能驾驶·2023-12-27 19:32

时间序列趋势检验相关检验方法：斜率法、Cox-Stuart检验、Mann-Kendall检验

文章目录1.斜率法1.1.原理1.2.优缺点1.3.Python代码2.Cox-Stuart检验2.1.原理2.2.优缺点2.3.Python代码3.Mann-Kendall检验3.1.原理3.1.1.假设前提3.1.2.趋势检验3.1.3.S到Z的变换原理3.1.4.Var(s)是如何得到的3.1.5.衡量趋势的指标：倾斜度
深耕智能驾驶·2023-12-27 19:31

工具系列：TimeGPT_(3)处理假期和特殊日期

它们为时间序列的当前状态提供了额外的上下文信息，特别是对于基于窗口的模型（如TimeGPT-1）而言。这些变量通常包括添加每个观测的月份、周数、日期或小时数的信息。
愤斗的橘子·2023-12-27 18:49

机器学习(23) SVM 示例4:【Python】解决二分类(示例1、2、3)

sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类
luyouqi11·2023-12-27 15:16

工具系列：TimeGPT_(2)使用外生变量时间序列预测

文章目录TimeGPT使用外生变量时间序列预测导入相关工具包预测欧美国家次日电力价格案例TimeGPT使用外生变量时间序列预测外生变量在时间序列预测中非常重要，因为它们提供了可能影响预测的额外信息。
愤斗的橘子·2023-12-27 12:49

人工智能_机器学习078_聚类算法_概念介绍_聚类升维_降维_各类聚类算法_有监督机器学习_无监督机器学习---人工智能工作笔记0118

首先看一下什么是聚类,我们可以进入sklearn的官网去看看可以看到这里,首先classification这个分类我们学完了,然后就是regression回归我们也学完了对吧,其实我们现实生活中的,大部分问题就是这两种问题就可以解决了
脑瓜凉·2023-12-27 11:23

模型系列：聚类_五个聚类算法比较综述

文章目录介绍1.聚类算法的类型2.设置2.1数据集2.2导入库2.3导入数据2.4一些可视化展示2.5特征工程2.6异常值检测异常值检测模型选择2.7数据伸缩3.确定最佳聚类数3.1肘部法则3.2Silhouette
愤斗的橘子·2023-12-27 11:18

2023年12月20日学习总结

今日todolist：学习kaggle中storesales中的dartforcasting大概搜集一个声纹识别的报告（老师给的新项目）学习时不刷手机okkkkkkkkkkkkkk开始目录1.时间序列预测
郭小儒·2023-12-27 11:45

【MATLAB】PSO粒子群优化LSTM（PSO_LSTM）的时间序列预测

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO粒子群优化LSTM（PSO-LSTM）是一种将粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的混合模型。该算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索和迭代，以找到全局最优解。在PSO-LSTM中，每个粒子代表一个LSTM模型的参数组合。粒子的位置表示参数的取值，速度表示参数的更新方向和幅度。粒子群根据个体最
Lwcah·2023-12-27 11:22

Enhancing the Locality and Breaking the MemoryBottleneck of Transformer on Time Series Forecasting

本论文发表在33rdConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS2019),Vancouver,Canada.Abstract时间序列预测是许多领域的一个重要问题
流浪的诗人，·2023-12-27 09:58
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