时间序列聚类第38页

Python长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重要的碳汇作用。因此，定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量

思考的小猴子·2023-11-21 14:57

机器学习背景介绍与基本概念

机器学习背景介绍与基本概念人工智能机器学习神经网络深度学习基本概念数据挖掘和机器学习的关系训练数据/验证数据/测试数据监督学习/无监督学习/半监督学习回归/分类/聚类人工智能人工智能（ArtificialIntelligence

盛夏未来·2023-11-21 13:43

spss分析方法-聚类分析

聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说：[if!

一剑破九州·2023-11-21 12:45

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。

京东云技术团队·2023-11-21 10:30

传统语音识别GMM和HMM理论

语音信号来源：计算机中采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。

BarbaraChow·2023-11-21 09:12

《Deep learning for time series classification a review》基于深度学习的时间序列分类综述

1.引言本文针对以下开放性问题：TSC目前最先进的DNN是什么？当前的DNN方法是否达到TSC的最先进性能并且不如HIVECOTE复杂？哪种类型的DNN架构最适合TSC任务？随机初始化如何影响深度学习分类器的性能？最后：是否可以避免DNN的黑盒效应以提供可解释性？我们的实验表明，不仅DNN能够明显优于NN-DTW，而且使用深度残差网络架构也能够获得与COTE和HIVE-COTE没有显着差异的结果（

ManRock·2023-11-21 07:34

《Deep learning for time series classification a review》笔记

《Deeplearningfortimeseriesclassification:areview》1.摘要时间序列分类（TSC）是数据挖掘中一个重要且具有挑战性的问题。

neronjust·2023-11-21 07:31

SPASS-聚类和判别分析

聚类与判别分析概述基本概念聚类分析聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类

世润·2023-11-21 07:00

基于像素特征的kmeas聚类的图像分割方案

kmeans聚类代码将像素进行聚类，得到每个像素的聚类标签，默认聚类簇数为3defseg_kmeans(img,clusters=3):img_flat=img.reshape((-1,3))#print

你好helloworld·2023-11-21 07:57

基于纹理特征的kmeas聚类的图像分割方案

Gabor滤波器简介在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabo

你好helloworld·2023-11-21 07:57

【论文阅读笔记】Unsupervised Clustering of Microseismic Signals Using a Contrastive Learning Model

论文阅读笔记】UnsupervisedClusteringofMicroseismicSignalsUsingaContrastiveLearningModel摘要tscc:预训练和微调预训练：数据增强：时间序列微地震数据使用随机裁剪增强进行转换

luzhoushili·2023-11-21 07:27

【论文阅读笔记】Deep learning for time series classification: a review

文章提供了对DNNs在TSC的统一分类体系下在各种时间序列领域中的最成功应用的概述。此外，作者还向TSC社区提供了一个开源的深度学习框架，其中实现了每种比较方法，并在单变量TSC基

luzhoushili·2023-11-21 07:50

多视图聚类论文阅读（二）

Deepmulti-viewsemi-supervisedclusteringwithsamplepairwiseconstraintsNeuroCompucting基于样本对约束的深度多视图半监督聚类

mingqian_chu·2023-11-21 07:49

Cvpr 2017论文阅读（一）Machine Learning 1

Exclusivity-ConsistencyRegularizedMulti-ViewSubspaceClusteringXiaojieGuo,XiaoboWang,ZhenLei,ChangqingZhang,StanZ.Li这篇是多view数据聚类

goodluckcwl·2023-11-21 06:58

深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

简介序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理(NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。

冷冻工厂·2023-11-21 05:42

matlab fexch,第7周小课Matlab程序设计

程序设计,教学要求,熟悉Matlab的基本编程方法熟练掌握Matlab语言M文件，程序控制的三种基本结构,Matlab程序设计,在欧美各高等学校，Matlab成为线性代数、自动控制理论、数字信号处理、时间序列分析

weixin_39517797·2023-11-20 18:03

MATLAB程序设计课后作业三、四

1、课程中学习到kmeans聚类函数，查询kmeans算法的基本原理，还有什么其他类型的聚类算法？

揽阳°·2023-11-20 18:16

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2聚类算法二

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

excel数据分析 - 3种预测数据趋势的技巧总结

目录一预测工作表1操作说明2注意要点二预测函数TREND三散点图的趋势线注：底层逻辑是时间序列下的单因素预测，不涉及多因素变量预测一预测工作表1操作说明全选日期+数据单元格→数据-预测-预测工作表按需调整预测设定

Venassa佳·2023-11-20 17:50

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

大家好，我是带我去滑雪！小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，WNN）结合了小波变换和神经网络的特性，是一种在信号处理和模式识别领域应用广泛的神经网络模型。它的设计灵感来自于小波变换的多尺度分析特性和神经网络的非线性映射能力，通过将小波变换与神经网络结合，旨在更好地处理复杂的信号和数据。小波变换是一种数学工具，用于将信号分解为不同尺度的成分。小波变换的多尺度分析能力使得小波神经网

带我去滑雪·2023-11-20 17:15

可视化性能监控系统：Grafana+Prometheus+Exporters实战

它的数据存储方式是基于时间序列数据库，可以方便地查询历史数据，并支持快速查询和图形化展示。Prometheus还提供了规则

Tester_孙大壮·2023-11-20 16:30

脑电和脑磁图的非线性动力学分析

非线性时间序列分析的一种方法是，从EEG或MEG的时间序列中重建潜在动力系统的吸引子，并根据其维数(对系统自由度的估计)对其进行表征，或它的Lyapunov指数和熵(反映了由于对初始条件的敏感依赖而产生的动力学的不可预测性

思影科技·2023-11-20 16:14

SPSSAU教程04：变量差异性分析指标解读

变量间的研究关系大致可分为三种：影响关系、差异关系和其他关系（比如聚类、因子等）。在日常的研究中，差异研究涉及以下三类方法，分别是方差分析，T检验和卡方分析，涉及相关术语名词汇总如下表。

spssau·2023-11-20 14:56

2020-04-19

pedagogoose·2023-11-20 11:48

深度学习入门（第四天）——递归神经网络与词向量原理解读

一、RNN网络架构解读常规神经网络并不能考虑时间序列的特征（比如前天+昨天+今天或者带有前后关联的特征），现在每个特征都是独立考虑的，那么如果有这样的特征，网络应该怎么学呢而递归递归网络hidden这里的转回箭头

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:01

使用Pandas进行时间重采样，充分挖掘数据价值

大家好，时间序列数据蕴含着很大价值，通过重采样技术可以提升原始数据的表现形式。本文将介绍数据重采样方法和工具，提升数据可视化技巧。

python慕遥·2023-11-20 08:00

时间序列预测实战(十三)定制化数据集FNet模型实现滚动长期预测并可视化结果

论文地址->官方论文代码地址官方代码地址->官方下载地址Github个人修改代码地址->个人修改版本呢的下载地址CSDN一、本文介绍本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet，它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制

Snu77·2023-11-20 07:59

时间序列预测实战(十七)利用Prophet实现电力负荷长期预测（附代码+数据集+详细讲解）

一、本文介绍Prophet是一个由Facebook开发的开源工具，用于时间序列预测。这个工具特别适合于具有强季节性影响和多个历史数据季节的业务时间序列数据。

Snu77·2023-11-20 07:25

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2018-12-10)

预测社交媒体上恶意网址的社会影响;双曲和其他随机图的无标度网络聚类;社会网络中变更抽样的有效性;从有限的信息估计加权网络的拓扑性质原文标题：Estimatingtopologicalpropertiesofweightednetworksfromlimited

ComplexLY·2023-11-20 05:44

【论文阅读】MAG：一种用于航天器遥测数据中有效异常检测的新方法

在航天器运行过程中，传感器和控制器产生大量周期较长的多维时间序列遥测数据，以及及时准确地检测航天器内部异常的一个关键点是从大量遥测数据中提取基本特征。然而，由于遥测数据内的耦合关系和时间

子衿JDD·2023-11-20 04:08

使用 Python 和 OpenCV 进行图像聚类

import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimage=cv2.imread('../input/hillstation/hillstation.jpg')plt.imshow(image) #original imagei=image.sum(axis=2) #convert the shape of image in

woshicver·2023-11-20 04:31

python实现KMeans算法聚类分析

一，KMeans概述KMeans算法将数据集中的数据点随机生成k组,把每组的均值作为中心点。计算每个数据点与各组的中心点的相似性,根据数据点相似性的度量准则,把每个数据点重新分组,计算每组新的均值作为中心点。不断重复上述过程,直到中心点的均值收敛,停止迭代过程。二，代码fromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportpandasaspdimport

whqyh·2023-11-20 04:00

python 三维数组聚类分析_python.实战-聚类建模分析

#######################################二维及数据标准化展示###############################################34.1聚类分析导入库

嘉丽丽·2023-11-20 04:29

python 对图像进行聚类分析

importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimporttime#中文路径读取defcv_imread(filePath,cv2_falg=cv2.COLOR_BGR2RGB):cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),cv2_falg)returncv_img

小文大数据·2023-11-20 04:27

模式识别第八章数据聚类非监督学习方法

title:模式识别第八章数据聚类非监督学习方法date:2017-03-2618:47:53categories:ML/卢晓春模式识别引论mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2023-11-20 03:59

【评估分级方法】自然断点法（Python实现全代码）

NaturalBreaks”，这就不解释了，还有一个称呼就是ArcGIS里面用的，叫做“Jenks”，主要是来源于它的创造者：乔治·弗雷德里克·詹克斯（GeorgeFrederickJenks）教授：自然断点法运用了聚类的思维

WW、forever·2023-11-20 02:58

基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据，LIBSVM工具箱详解

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题完整代码和数据下载链接：基于支持向量机SVM的时间序列数据训练测试和预测未来数据（代码完整，数据齐全）

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-20 02:18

论文阅读“2021AAAI-Contrastive Clustering”

2021AAAIConferenceonArtificialIntelligence(AAAI).2021.摘要翻译在该论文中，作者利用instance-level和cluater-level的对比学习提出了一个在线的聚类方法

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-20 01:32

「可解释ML/3D深度学习等」Github六月最受欢迎的机器学习库来啦

这七个项目涵盖可解释性机器学习、3D深度学习、时间序列挖掘以及可视化工具等。各个项目都非常优秀。值得收藏查看。

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-20 01:20

互信息法确定时间序列最佳时延

1代码实现最近需要实现对时间序列的相空间重构，参考ChatGPT与相关论文，实现了基于互信息法确定时间序列最佳时延的程序，代码如下：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltN_ft

Destinycjk·2023-11-20 00:51

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置随机优化模型MATLAB

主要内容本程序复现《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》模型，采用全年光伏、风电数据通过kmeans聚类得到6种场景，构建了随机优化模型，在研究融合P2G与CCS的IEPU

程高兴·2023-11-19 22:43

聚类实现

1、kmeansk-means算法的思路很简单，一句话描述就是：随机选定K个中心点，将样本归入距离其最近的中心点代表的簇，重新计算K个簇的中心，重复上述过程，直到误差减小值低于某个阈值。但是我们常常忽视k-means算法的适用范围，即它在什么情况下表现好，什么情况下表现不好。我们知道，所有机器学习的算法的效果好坏都是和数据相关的，不存在一种放之四海而皆准的算法。那么k-means适用于怎样的数据呢

单调不减·2023-11-19 22:52

【时间序列综述】Transformer in Time Series：A Survey 论文笔记

文章全名：TransformersinTimeSeries:ASurvey文章链接：[论文地址]([2202.07125v2]TransformersinTimeSeries:ASurvey(arxiv.org))来源：IJCAI2023完成单位：阿里巴巴达摩院、上海交通大学摘要Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了诸多成果，Transformer的捕获长距离依赖和交互的能力

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

python 时间序列异常值_干货：时间序列异常检测

原标题：干货：时间序列异常检测异常检测(Anomalydetection)是目前时序数据分析最成熟的应用之一，定义是从正常的时间序列中识别不正常的事件或行为的过程。

霏阳·2023-11-19 17:22

SPASS-距离分析

这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。

世润·2023-11-19 17:50

【阅读整理】An Accurate Skeleton ExtractionApproach From 3D Point Clouds of Maize Plants

AnAccurateSkeletonExtractionApproachFrom3DPointCloudsofMaizePlants|PlantScience提出方法：提出了一种准确的骨架提取方法来弥补3D点云与玉米植物表型性状估计之间的差距：该算法首先使用点云聚类和色差去噪来降低输入点云的噪声

Zlan_lvlv·2023-11-19 17:10

深度学习：到底怎么理解embedding

深度学习：到底怎么理解embedding注意到embedding这个词，很大可能是在进行时间序列上的处理过程中遇到的，遇到的时间序列模型中，很大部分需要用到embedding过程，同时在看相关的程序代码的时候看到模型的结构设计中设计到

一支绝命钩·2023-11-19 17:06

时间序列预测-Transformer,Informer,Autoformer,FEDformer复现结果

实验环境硬件规格或软件版本号CPUInter®Xeon®[email protected](Pascal)内存32.0GBPython3.7.3Pytorch1.2.0CUDA11.6实验结果可视化实验结果见资源

幸运的小菜鸟·2023-11-19 16:53

多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量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

机器学习之心·2023-11-19 16:32

数据标注与自定义特征计算 | Qlib从入门到精通 # 3

数据标注我们已经加载的OHLCV数据，并进行了时间序列相关分析。下一步要从价量数据里进一步计算特征，传统技术分析指标，如均线、MACD,RSI，布林带都是衍生指标，也是特征之一。

AI量化投资实验室·2023-11-19 15:25

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