时间序列聚类

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

机器学习 | 距离计算

文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习
X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

让关键词聚类成为你SEO策略的下一个突破点

关键词聚类简介在搜索引擎优化和内容营销领域，内容规划和内容创建的关键策略是关键字聚类。这种创新技术可以显著提升SEO活动的效率，并帮助更你高效、更有效地规划和编写内容。什么是关键字聚类？
阿福赚美刀·2024-08-24 11:00

ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析

热点分析(Getis-OrdGi*)和高/低聚类分析
杨超越luckly·2024-08-24 07:00

python根据时间序列画折线图_如何根据时间序列金融数据画出分年对比的季节性图表...

季节性分析是金融数据分析的常用分析方法，经常用于股票和商品价格分析中，对于观察价格、价差、基差和比价及商品供需水平十分准确直观，现在介绍几种获取季节性图表的方法。一、金融数据终端很多金融数据终端在提取数据的面板中提供了季节性图表的展示和导出功能，常见的如Bloomberg、Wind、钢联数据、天下粮仓等。以wind为例，在选择和提取数据之后，在看板下方可以切换到“图像”工作簿，提取到的数据会自动生
weixin_39664962·2024-08-24 05:48

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

它建立在强大的科学计算库之上，包括NumPy、SciPy和Matplotlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。
Jr_l·2024-08-24 02:28

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。
成为深度学习高手·2024-08-23 23:12

深度学习学习经验——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够利用历史信息来预测当前输出，适用于时间序列预测
Linductor·2024-08-23 15:54

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无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。
weixin_63207763·2024-08-23 01:25

各种聚类方法的聚类思想介绍及其优缺点

聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分为若干个组，使得同一组内的样本相似度最大，而不同组之间的样本相似度最小。
QianMo-WXJ·2024-08-23 00:22

centos7 安装influxdb+telegraf+grafana 监控服务器

influxdbinfluxdb是一个时间序列数据库,所有数据记录都会打上时间戳,适合存储数字类型的内容telegraftelegraf可以用于收集系统和服务的统计数据并发送到influxdbgrafanagrafana
吕吕-lvlv·2024-03-27 07:56

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六
CX330的烟花·2024-03-27 04:51

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少
默涵在当下·2024-03-18 17:28

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

(3)数据归约：可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换：
嘣嘣嚓·2024-03-17 10:16

基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇

该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计，通过对时间维按月切分，以及对空间范围聚类切分，构造了索引时空立方体，
iOS逆向·2024-03-15 23:58

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，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。
刘小董·2024-03-14 20:18

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤：问题定义和数据收集：定义清晰的问题，明确任务的类型（分类、回归、聚类等）以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。
longerVR·2024-03-08 00:21

数据分析-Pandas数据探查初步：离散点图

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。
Alex_StarSky·2024-03-05 03:24

基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化

文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址：BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间，并自动识别
Cachel wood·2024-03-04 20:45

LightGBM高级教程：时间序列建模

导言时间序列数据在许多领域中都非常常见，如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。
Echo_Wish·2024-03-02 17:36

ggplot2绘制环状聚类热图

本文是要把昨天画的聚类热图给“掰弯”，gene<-read.csv(file="clipboard",header=T,sep="\t",check.names=F)#读入数据row.names(gene
钿璎纍纍佩珊珊·2024-02-29 17:01

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
·2024-02-28 03:55

探索LightGBM：监督式聚类与异常检测

导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。
Echo_Wish·2024-02-27 19:02

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法

文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）是一种启发式优化算法，灵感来源于座头鲸的捕食行为。该算法最早由SeyedaliMirjalil
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

Google Earth Engine（GEE）——1981年至今全球逐日降水数据集（最终版）

CHIRPS将0.05°分辨率的卫星图像与现场站数据相结合，创建网格化降雨时间序列，用于趋势分析和季节性干旱监测。
此星光明·2024-02-20 18:14

Google Earth Engine（GEE）——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集

RCMAP时间序列由八个部分组成：一
此星光明·2024-02-20 18:12

【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别？白话讲解

经常有人会提到这个问题，从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。
思通数科x·2024-02-20 17:21

深度学习与机器学习的关系

机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

用机器学习方法重构期货商品板块

通过机器学习AffinityPropagation（AP）聚类方法，不依托产品属性及上述标准
阿岛格·2024-02-20 16:48

MongoDB语言命令

文章目录MongoDBshellMongoDB数据类型数据插入数据查询数据删除数据更新MongoDb数组更新和时间序列MongoDB特殊索引mongoDB权限设置MongoDBshell1、MongoDB
蓝白汤姆·2024-02-20 16:50

LSTM原理解析

一、背景前文讲了RNN的基本原理，可以发现RNN是一个比较简单的神经网络结构，虽然为文本和时间序列的建模提供了一个很好的思路，但是也有一定的局限性。最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。
Andy_shenzl·2024-02-20 14:55

python机器学习库Scikit-learn

在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能：分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多，但是他们都符合基本的接口定义，为了是使用不同的算法时，所使用的接口时统一的。
崔吉龙·2024-02-20 12:49

GWO优化kmeans

而K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中，主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。
2301_78492934·2024-02-20 11:47

GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类

遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。
2301_78492934·2024-02-20 11:14

【MATLAB】BiGRU神经网络回归预测算法

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BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。
Lwcah·2024-02-20 09:32

【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting

Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型
lokol.·2024-02-20 08:49

时间序列预测 — ARIMA模型原理

专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜
几度春风里·2024-02-20 08:18

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
deephub·2024-02-20 08:16

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq变换可能有用的轮子shaplets-python：https://github.com/mohaseeb/shaplets-pythonsktime：https://www.sktime.or
千行百行·2024-02-20 08:26

EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比

EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比目录EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比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·2024-02-20 06:30

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-02-20 06:29

神经网络——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany）4、多对一（ManytoOne）三、循环神经网络原理四、RNN实战1、时间序列预测五
爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:23

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-20 06:21

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。
Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习第30天

高斯混合聚类的算法流程如下图所示：密度聚类则是基于密度的聚类，它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接性（密度可达
熊猫学猿·2024-02-20 05:49

“利用电子医院记录，针对急性护理环境中的老年人，开发并验证了一项医院脆弱风险评分：一项观察性研究“

首先，我们进行了聚类分析，以识别住院的75岁及以上年龄段的老年人群，其资源利用率高，并且诊断与脆弱有关。第二，我们根据ICD
ericliu2017·2024-02-20 01:52
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