ts_cluster 使用 R 的时间序列聚类 这个 repo 只是一个示例 repo，用于学习如何对时间序列数据进行聚类。 为了处理时间序列数据，我们必须考虑并选择适合的方法。 在这个存储库中，我们使用 DTW（动态时间包装）代替欧几里得来计算一个信号到另一个信号之间的距离。 对于聚类方法，我们使用层次聚类和 DBSCAN。 我们使用的数据是来自 UCI 的 Synthetic Control Chart Time Series，更多详细信息您可以访问

本文采用时间序列分析，地理信息，聚类分析，因果关系检验等技术手段对近十年来中国大陆的房价进行了分析。 在比较各省与邻近省之间的房价后，Kmeans集群将连续分布在地图上； 时间序列上的最高价区域和最低价区域也在地图上连续分布； 基于时间序列的因果关系检验发现，六个省的房价增长率受周围省份的影响，而一个省的房价增长率则影响了邻近省份的房价增长率。

颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和

时间序列聚类以及动态时间规整（DTW）距离的优化 具有各种策略的时间序列聚类以及针对动态时间规整（DTW）距离及其对应的下限（LB）的一系列优化。 既有传统聚类算法的实现，也有更新的过程，例如k-Shape和TADPole聚类。 使用自定义距离度量和质心定义可以轻松扩展功能。 此软件包中实现的许多算法都是专门为DTW量身定制的，因此得名。 但是，主要的聚类功能很灵活，因此可以直接使用时间序列或通过应用适当的转换，然后在结果空间中进行聚类，来测试许多不同的聚类方法。 软件包中包含的其他实现为DTW提供了一些替代方案。 想要查询更多的信息： （附录中带有示例） 实作 分区，层次和模糊聚类 k形聚类 基于形状的距离 时间序列的形状提取 TADPole聚类 DTW的优化版本 Keogh和Lemire的DTW下限 全局对齐内核（GAK）距离 DTW重心平均 软DTW（距离和质心） 一些多变量支

一种新的基于隐Markov模型的分层时间序列聚类算法.pdf

多元时间序列聚类算法分析.pdf

面向临床检验指标的非同步时间序列聚类算法研究.pdf

提出了一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法，对降维后得到的不等长符号时间序列进行聚类。该算法首先对时间序列进行降维处理，提取时间序列的关键点，并对其进行符号化；其次利用DTW方法进行相似度计算；最后利用Normal矩阵和FCM方法进行聚类分析。实验结果表明，将DTW方法应用在关键点提取之后的符号化时间序列上，聚类结果的准确率有较好大提高。

时间序列聚类综述

可靠的方法去判断两个时间序列是否相似，截下来便可以使用k-NN算法进行分类。根据经验，最优解一般出现在k=1的时候。下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。在该算法中，train是时间序列示例的训练集，其中时间序列所属的类被附加到时间序列的末尾。test是相应的测试集，它所属于的类别就是我们想要预测的结果。在该算法中，对于测试集中的每一个时间序列，每一遍搜索必须遍历训练集中的所有点，从而可以找到最多的相似点。考虑到DTW算法是二次方的，计算过程会耗费非常长时间。我们可以通过LB Keogh下界方法来提高分类算法的计算速度。计算机运行LB Keogh的速度会比运行DTW的速度快很多。另外，当LB