聚类-时间序列第6页

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

Pandas数据清洗大百科：从基础到高级，解锁数据处理的奇妙世界【第71篇—python：数据清洗】

数据类型转换7.去重8.大小写转换9.重命名列10.自定义函数应用11.合并与连接12.索引重置13.缺失值插值14.日期解析15.分组与聚合16.透视表与交叉表17.字符串处理18.异常值检测与处理19.时间序列处理

一见已难忘的申公豹·2024-02-12 07:26

task3 特征工程

1.采用tsfresh工具包提取时间序列特征导入工具包：提取特征：融合之前单变量特征之后，预测变差......哭

1598903c9dd7·2024-02-12 01:03

聚类分析-R语言

1，原始数据，是矩阵，有行头和列名：data2，amap包的聚类分析：library(amap)clu<-hclusterpar(matx)plot(clu,sub="",hang=-1,xlab=NA

育种数据分析之放飞自我·2024-02-12 00:39

SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于黏菌算法优化完备经验变模态的信号去噪方法，称为SMA-CEEMDAN。该方法将黏

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

【论文阅读】一文读懂Mamba：具有选择状态空间的线性时间序列建模

Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMamba：基于选择状态空间的线性时间序列建模论文两位作者AlbertGu和TriDao

啵啵菜go·2024-02-11 21:27

r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据

简介本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。

·2024-02-11 18:10

Python Pandas 中的 shift() 函数，实现数据平移的完美利器！

Sitin涛哥·2024-02-11 11:01

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

跟着Cell Research学单细胞分析：以小提琴图、热图为例

涉及到的知识点包括且不限于：小提琴图，添加均值标记，拼图ggplot2绘制聚类热图，数据框长宽转换单细胞分析如何使用特定的基因聚类使用每个cluster的均值画热图，分组统计

TOP生物信息·2024-02-11 08:57

机器学习的几种基本算法

http://thegrimmscientist.com/tutorial-decision-trees/K-均值聚类：一中非常简单

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是：对于任意一个点，如果在它的ε-

敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类，聚类结果效果好，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

时间序列之周期性

针对时间序列的趋势和季节性，我们可以很容易地利用“时间相关”的属性进行建模，即直接从时间索引中得出特征。但是有些情况下，一些时间序列只能利用“序列相关”属性，即使用序列的历史值作为特征。

沉住气CD·2024-02-11 05:39

时间序列之趋势

在时间序列中，趋势成分表示序列均值持续的、长期的变化。趋势是一个序列中移动最慢的部分，但却代表最重要的时间尺度。在产品销售的时间序列中，随着越来越多的人逐年了解该产品，市场扩张就可能会产生增长的趋势。

沉住气CD·2024-02-11 05:08

时间序列之季节性

当一个时间序列的均值有规律的、周期性的变化时，我们就说这个时间序列表现出季节性。季节性的变化通常是遵循时间的——以一天、一周或一年为单位重复。时间序列中的四种季节性模式这里介绍两种季节性特征。

沉住气CD·2024-02-11 05:38

【Data Procession】马尔可夫转换场

马尔科夫转换场（MarkovTransitionField）是一种将时间序列数据转换成二维图像的方法。马尔可夫转换场（MTF）是计算机视觉和图像处理中用于表示和分析视频序列中时空模

咸鱼鲸·2024-02-11 04:21

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

统计-聚类：K means 和 K nearest

K值选择原理：1目前尚没有明确的方法选择最佳，所以需要多尝试2K值低，会受离群值的影响3K值高，会导致一些小样本量的样本没有话语权K-means原理：1选择K值。2如果K=3，就随机选择3个母点3计算每个点到这三个母点的距离d4找到距离d的最小值，这个点就属于哪一类5重复很多很多次，直至不再变化了，此时数据就被分成K=3类Knearest原理：1.将数据映射成PCA的格式2.随机找一个母点imag

PriscillaBai·2024-02-10 22:25

时间序列预测——BiLSTM模型

时间序列预测——BiLSTM模型时间序列预测是指利用过去的观测数据来预测未来一段时间内的数据走势。

Persist_Zhang·2024-02-10 20:32

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。

阿贵学长·2024-02-10 18:17

MATLAB环境下一维时间序列信号的同步压缩小波包变换

时频分析相较于目前的时域、频域信号处理方法在分析时变信号方面，其主要优势在于可以同时提供时域和频域等多域信号信息，并清晰的刻画了频率随时间的变化规律，已被广泛用于医学工程、地震、雷达、生物及机械等领域。线性时频分析方法是将信号分解为时域和频域中基的加权和，例如短时傅里叶变换STFT和小波变换WT。短时傅里叶变换利用短窗口沿时间尺度移动以对信号进行切片，可以获得每个片段的局部傅里叶谱，揭示信号的变化

哥廷根数学学派·2024-02-10 15:10

计算一个时间序列中的元素属于一年中的第几季度

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】计算一个时间序列中的元素属于这一年中的第几季度Series.dt.quarter[太阳]选择题以下代码的输出结果中正确的是

刘经纬老师·2024-02-10 13:47

Python 数据分析

下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

CFF_伊人·2024-02-10 12:17

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

从入门到实战，32节时间序列实战课！

时间序列的出现是为了解决带有时间戳，并考虑了数据点之间的时间相关性的数据，相信大家在学习时序中遇到了不少的难点。

机器学习与AI生成创作·2024-02-10 11:52

聚类分析实验报告

聚类分析在市场细分中的目的是构建细分市场，基本思想是“物以类聚”，辨别事物在某些特征上的相似性或相异性，并按照这些特性将事物划分为几个类别，是在同一类别中的事物有较大的相似性，不同类别中的事物有较大的差异

平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型

当然是时间序列建模。从预测产品的销售到估计家庭的用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道的核心技能之一，如果不是精通的话。

公子曼步·2024-02-10 07:17

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

12个最常用的matplotlib图例！！

文章目录1、折线图2、散点图3、直方图4、柱状图5、箱线图6、热力图7、饼图8、面积图9、等高线图10、3D图11、时间序列图12、树状图总结1、折线图折线图（LinePlot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:14

ICLR 2024 时间序列（Time Series）论文

本文总结了2024ICLR录用的有关时间序列论文，其中包含了时间序列预测，分类，插补以及气象预测，大模型在时间序列建模等的应用。供大家学习，欢迎大家补充。其中目前炙手可热的两个技术大模型和扩

STLearner·2024-02-10 06:08

NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结

本文总结了NeurIPS23时间序列（不含时空数据，已经另外总结）的相关论文。包括时间序列预测，分类，异常检测，因果发现，交通，医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.

STLearner·2024-02-10 06:07

WWW 2024 | 时间序列（Time Series）和时空数据（Spatial-Temporal）论文总结

本文总结了WWW2024有关时间序列（TimeSeries）和时空数据（Spatial-Temporal）的相关文章，部分挂在了arXiv上。

STLearner·2024-02-10 06:06

MATLAB实现LSTM时间序列预测

LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。

AI Dog·2024-02-10 06:57

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。

stronghorse·2024-02-10 04:50

卷积层Conv1d包含的元素分别是什么，经过卷积层，数据的形状发生变化吗？

nn.Conv1d是一个一维卷积层，它通常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。这个层包含以下主要元素：输入通道数（In_channels）：这是输入数据的通道数。

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

SQL金融_使用MySQL窗口函数计算简单移动平均(SMA)值

SQL金融_使用MySQL窗口函数计算简单移动平均(SMA)值1.前言滑动/移动平均(MovingAverage,MA),又称移动平均线，是技术分析中一种分析时间序列的常用工具。

Mostcow·2024-02-10 00:34

Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。

AyyB·2024-02-09 23:30

深度学习在农作物病虫害识别中应用

这些模型可以在时间序列数据上进行训练，并且能够捕捉到历史数据中的模式。因此，在农作物病虫害识别中，这些模型可以用来识别病虫害的发展趋势。

yhbbobo·2024-02-09 22:56

请用python写一个基于时间序列的山脊图(Ridgeline plot）可视化代码，

下面是一个使用Python和matplotlib库绘制基于时间序列的山脊图的代码示例：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd

八位数花园·2024-02-09 21:25

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

探秘时间序列分析：解锁时光之门

欢迎来到时间序列分析的世界！时间序列是我们生活中无处不在的，从股票价格到气象数据再到心率变化，时间序列分析帮助我们理解并预测这些数据背后的规律和趋势。

洞深视界·2024-02-09 19:12

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

时间序列模型的应用及探究

时间序列模型的应用及探究时间序列：将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。

零物购·2024-02-09 14:33

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

时间序列分析：statsmodels库提供了许多用于时间序列分析的函数和类，包括ARIMA、VA

openwin_top·2024-02-09 14:32

statsmodels专栏4——深度解析：Python中的Statsmodels库时间序列分析

时间序列分析在数据科学领域中占据着重要地位，它不仅帮助我们理解数据的趋势和模式，还能够提供对未来趋势的预测。

theskylife·2024-02-09 14:31

精选 | 2018年3月R新包推荐

黄小伟，先后从事游戏、社交及金融数据研究及应用，目前就职网易杭州2018年3月份，共有约200个R新包收录于CRAN，本文选摘了其中40个新包加以功能简述，主要包括：计算方法、数据、数据科学、科学、统计、时间序列

黄小伟Yeah·2024-02-09 11:34

Seurat -- SCTransform

官方教程的流程整个流程缺少QC部分以及检查细胞周期和线粒体是否对聚类有影响时候regressout。#installglmGamPoi加速sctransform的运算if(!

All_Will_Be_Fine噻·2024-02-09 09:39

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