时间序列聚类第33页

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于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。

小筱在线·2023-12-02 03:22

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例

Tech行者·2023-12-02 02:37

数据分析课程设计(数学建模+数据分析+数据可视化)——利用Python开发语言实现以及常见数据分析库的使用

目录数据分析报告——基于贫困生餐厅消费信息的分类与预测一、数据分析背景以及目标二、分析方法与过程数据探索性与预处理合并文件并检查缺失值2.计算文件的当中的值消费指数的描述性分析首先对数据进行标准化处理聚类模型的评价聚类模型的结果关联利用决策树模型进行预测决策数模型的数据处理决策树模型的参数设置模型参数如下表

Tech行者·2023-12-02 02:36

数据分析大赛医药电商问题——时间序列SARIMA模型

这次比赛，我主要用的分析工具是Python，主要用到的库是Numpy，matplotlib，pandas，seaborn还有一系列时间序列分析相关的库，代码中会提到。

Dave-Yang·2023-12-02 02:32

基于聚类模型的异常值仿真——MathorcupD题航空QAR数据分析实践

思考再三，笔者在本题中所使用的方法为聚类分析筛选异常值点。计算软件为Python。感觉做法还是存在很多问题，模型还是有很多漏洞。望读者大佬们提出建议，共同进步。

Dave-Yang·2023-12-02 02:02

【代码】基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型（完美复现）matlab代码

变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM的光伏功率预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合,建立了时间序列预测模型

玉子（代码分享版）·2023-12-01 23:27

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步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·2023-12-01 23:56

【深度学习】KMeans中自动K值的确认方法

1前言聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。

TwcatL_tree·2023-12-01 23:23

【机器学习】聚类（二）：原型聚类：LVQ聚类（学习向量量化）

文章目录一、实验介绍1.算法流程2.算法解释3.算法特点4.应用场景5.注意事项二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.LVQ类a.构造函数b.闵可夫斯基距离c.LVQ聚类过程

QomolangmaH·2023-12-01 23:19

（六）prometheus+postgres_exporter+grafana监控

1）PrometheusServer:用于收集和存储时间序列数据。

会飞的鸡毛·2023-12-01 15:02

informer辅助笔记：utils/timefeatures.py

UQI-LIUWJ·2023-12-01 15:38

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制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·2023-12-01 14:46

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍时间卷积网络，TCN。

机器学习之心·2023-12-01 14:15

时序预测 | Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测

时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测目录时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆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使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型

机器学习之心·2023-12-01 14:15

EI级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention

机器学习之心·2023-12-01 14:42

回答关于模糊C均值聚类（FCM）的一些问题！FCM停止迭代的条件是什么，FCM中的隶属度起什么作用？

文章目录一、模糊C均值聚类（FCM）中的隶属度是起什么作用二、FCM停止迭代的条件是什么一、模糊C均值聚类（FCM）中的隶属度是起什么作用表示样本点对各个聚类中心的隶属程度。

小桥流水---人工智能·2023-12-01 13:36

什么是软阈值，硬阈值，软聚类，硬聚类！！软和硬指的是什么呢？详细解释看这里！！！

文章目录一、软阈值和硬阈值的基本概念和区别二、软聚类和硬聚类的详细概念和区别一、软阈值和硬阈值的基本概念和区别在我所研究的领域中，经常出现小波降噪，就拿小波降噪举例子吧！！

小桥流水---人工智能·2023-12-01 13:31

聚类分析例题（多元统计分析期末复习）

例一动态聚类，K-means法，随机选取凝聚点（题目直接给出）已知5个样品的观测值为：1，4，5，7，11。

倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

时间序列预测实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行时间序列预测（专为新手编写的自研架构）

一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测

Snu77·2023-12-01 10:16

Java | 数据一致性校验遇到的时间序列化格式不一致问题如何解决？

关注：CodingTechWork需求设计在开发过程中，有数据一致性校验需求。如下设计：对于一些安全数据进行加密处理，并将这个加密值进行存储。当再次查询时，对当前数据进行加密并比对之前的加密值，看是否一致？若一致，则未被篡改，否则，有篡改风险。问题某些字段是不需要序列化后加密的，则需要屏蔽掉。时间字段的格式有的序列化为了"2023-11-30T18:55:32.401"，有的序列化为了"2023-

Andya_net·2023-12-01 10:56

聚类算法的算法原理

聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，其主要目标是将数据集划分为具有相似特征的组或簇。这种算法在数据挖掘、模式识别、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:33

聚类算法Sklearn实践

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为具有相似特征的组或簇。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

距离矢量路由协议——RIP

RIP使用跳数作为度量值来衡量到达目标网络的聚类。缺省条件下直连路由跳数为0，当路由器收到其他路由器发送的RIP路由信息时会把跳数加1,。RIP规定超过15跳的网络不可达。

秋凉几度°·2023-12-01 08:38

《利用Python进行数据分析》 11.2时间序列基础

11.2时间序列基础1.pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的Series，在pandas外部则通常表示为Python字符串或datetime对象（见图11-1）图11-1：基础时间序列注：ts

CCC考研·2023-12-01 05:40

python TF-IDF，LDA ，DBSCAN算法观影用户的电影推荐聚类分析

项目源码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/874252571.1语料库的建立进行语料处理时我们会遇到的主要问题之一就是如何将大的数据集读入内存当中然后进行相应的处理。(图中所示的数据集是豆瓣网上5000部电影描述信息的分词结果，每一行的数据是一部电影的所有信息。不过从数据大小上看，该数据集属于小的数据集，大的数据集从容量上讲就是以GB甚

一枚爱吃大蒜的程序员·2023-12-01 01:08

传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。

源代码杀手·2023-12-01 01:07

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

9.什么是聚类算法？请举一个聚类算法的例子。10.

蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

【软考】模块的内聚类型

目录一、偶然内聚二、逻辑内聚三、时间内聚四、过程内聚五、通信内聚六、顺序内聚七、功能内聚一、偶然内聚1.最弱的内聚类型2.又称巧合内聚，模块的各个成分之间毫无关系二、逻辑内聚1.逻辑上相关的功能被放在同一个模块中

王佑辉·2023-11-30 23:26

时间序列预测 — Informer实现多变量负荷预测(PyTorch)

目录1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析1实验数据集实验数据集采用数据集4：2016年电工数学建模竞赛负荷预测数据集（下载链接），数据集包含日期、最高温度℃、最低温度℃、平均温度℃、相对湿度(平均)、降雨量（mm）、日需求负荷（KWh），时间间隔为1H。在使用数据之前相对数据进行处理，用其他数据集时也是同样的处理方法。首先读取数据，发数据不是UTF-8格式，通过添加encoding='gb

几度春风里·2023-11-30 23:36

时间序列预测 — LSTM实现多变量多步负荷预测(Keras)

目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6：澳大利亚电力负荷与价格预测数据（下载链接），包括数据集包括日期、小时、干球温度、露点温度、湿球温度、湿度、电价、电力负荷特征，时间间隔30min。单独查看部分负荷数据，发现有较强的规律性。1.2数据集处理首先检查数据的缺失值情况，通过统计数

几度春风里·2023-11-30 23:36

时间序列预测(9) — Informer源码详解与运行

目录1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer函数2.3DataEmbedding函数2.4ProbAttention稀疏注意力机制2.5Encoder编码器函数2.6Decoder解码器函数3官方数据集运行1源码解析1.1文件结构1.2mian_i

几度春风里·2023-11-30 23:05

时间序列预测 — LSTM实现单变量滚动风电预测(Keras)

目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5：风电机组运行数据集（下载链接），包括风速、风向、温度、湿度、气压和真实功率等共30万余条。WINDSPEED：预测风速WINDDIRECTION：风向TEMPERATURE：温度HUMIDITY：湿度PRESSURE：气压PREPOWER：

几度春风里·2023-11-30 23:29

《人工智能基础》15/91天阅读

这类方法称为在“聚类”。聚类的一个重要假设，就是特征空间里相近的两个样本，很可能属于同一个类别，这是聚类这种方法能够使用的前提。

皮卡丘_83e1·2023-11-30 22:49

分类算法-----决策树(包括ID3，C4.5)

第一篇：决策树学习（MachineLearning&DataMining）引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题

Yt_Sports·2023-11-30 20:56

时间序列异常检测14篇顶会论文合集，附必备工具和数据集

今天来聊聊一个在量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备的日常维护等领域都有重要作用的研究主题：时间序列异常检测。

深度之眼·2023-11-30 19:43

InfluxDB集群

参考:https://github.com/chengshiwen/influxdb-cluster/wiki简介InfluxDBCluster是一个开源的时间序列数据库，没有外部依赖。

薛伟同学·2023-11-30 15:38

聚类分析5—物种集合-数量生态学：R语言的应用第四章

数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析5—物种集合在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类，也学习了基于环境数据来进行聚类分析。

fafu生信小蘑菇·2023-11-30 11:50

数据挖掘之时间序列分析

一、概念时间序列（TimeSeries）时间序列是指同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列（是均匀时间间隔上的观测值序列）。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。

金戈鐡馬·2023-11-30 11:19

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

激光感知（十）：深度学习算法发展简史

VoxelNetVoxelNet特征提取流程1）Voxel特征提取2）全局特征提取2.SECOND稀疏卷积3.后续总结前言在深度学习方法出现之前，基于点云的目标检测已经有一套比较成熟的处理流程：分割地面->点云聚类

JayLee719·2023-11-30 08:05

R语言dlnm包在时间序列空气污染数据的分布滞后线性和非线性模型的应用(2)

Airpollutionandcoronaryheartdisease–relatedhospitalvisitsinBeijing,China:time-seriesanalysisusingageneralizedadditivemode（空气污染和冠心病相关医院访问,中国北京:时间序列分析应用广义加性模型

天桥下的卖艺者·2023-11-30 08:23

第四章相似度分析算法——基于MinHash的相似性算法

该算法起初主要用于在搜索引擎中的重复网页检查，现在也应用于解决大规模聚类问题。4.3.1与Jaccard相似性关系采用MinHash可以减小过程中的计算复杂度。

文颜·2023-11-30 07:23

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它可以用来创建各种类型的机器学习模型，如神经网络、决策树、随机森林等，以进行分类、回归、聚类、降维等任务。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。

昭阳926·2023-11-30 06:54

时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析

开源时序数据库如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名，我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中，RRD是一个老牌的单机存储引擎，Graphite底层是Whisper，可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。kdb+、eXtremeDB和Axibase都未开源，不做解析。InfluxDB开源版和Prometheus的底层都是基于levelDB自研的单机的存储引

chuange6363·2023-11-30 06:20

数字与信号处理实验1 离散时间信号分析

二、实验原理1．序列的基本概念离散时间信号在数学上可用时间序列来表示，其中代表序列的第n个数字，n代表时间的序列，n的取值范围为的整数，n取其它值没有意义。离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到

:-D:）·2023-11-30 06:38

编写matlab程序产生离散序列,数字信号处理实验报告-离散时间序列卷积和MATLAB实现...

数字信号处理实验报告实验一：离散时间序列卷积和MATLAB实现一、实验目的通过本实验学会用MATLAB对信号与系统进行分析，实现离散序列卷积和的计算。

weixin_39989159·2023-11-30 06:07

如何利用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来判断模糊c均值聚类FCM的聚类簇数量

文章目录前言一、轮廓系数的计算方法二、具体流程前言轮廓系数（SilhouetteCoefficient）是一种评价聚类效果的指标，它可以用于判断模糊C均值聚类的聚类簇数量。

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:38

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

文章目录1.基本概念2.FCM的详细流程3.FCM的应用1.基本概念模糊C均值聚类（FuzzyC-meansclustering，FCM）是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类中心，每个聚类中心都有一个权重

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应

构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。

KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常检测

该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。它通常用于网

算法如诗·2023-11-30 02:48

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