MATLAB系统聚类代码-随机扭曲序列：RandomWarpingSeries(RWS)用于生成时间...

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简介：本资源提供MATLAB代码实现基于随机扭曲序列（RWS）的时间序列数据生成及系统聚类分析，适用于模式识别与机器学习研究。 MATLAB系统聚类代码随机对战系列（RWS）用于生成时间序列矢量表示，适用于时间序列分类、聚类和回归任务。该代码是WME的简化实现，出自论文《随机变形序列：用于时间序列嵌入的随机特征方法》（AISTATS18）。运行此代码需要两个必备工具包。您需下载DTW、LibLinear或LibSVM，并为您的操作系统编译相应的MEX文件。对于单变量时间序列数据集，可以从UCR时间序列集合或UEA时间序列集合中获取一些数据集；多元时间序列数据通常可从UCI机器学习存储库或其他应用程序中获得。一般建议先对数据进行Z标准化处理再输入代码。为了达到最佳性能，在使用支持向量机时需要搜索超参数DMax、sigma及lambda_inverse。

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MATLAB系统聚类代码-随机扭曲序列：RandomWarpingSeries(RWS)用于生成时间...

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简介：本资源提供MATLAB代码实现基于随机扭曲序列（RWS）的时间序列数据生成及系统聚类分析，适用于模式识别与机器学习研究。 MATLAB系统聚类代码随机对战系列（RWS）用于生成时间序列矢量表示，适用于时间序列分类、聚类和回归任务。该代码是WME的简化实现，出自论文《随机变形序列：用于时间序列嵌入的随机特征方法》（AISTATS18）。运行此代码需要两个必备工具包。您需下载DTW、LibLinear或LibSVM，并为您的操作系统编译相应的MEX文件。对于单变量时间序列数据集，可以从UCR时间序列集合或UEA时间序列集合中获取一些数据集；多元时间序列数据通常可从UCI机器学习存储库或其他应用程序中获得。一般建议先对数据进行Z标准化处理再输入代码。为了达到最佳性能，在使用支持向量机时需要搜索超参数DMax、sigma及lambda_inverse。

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DTW聚类Matlab代码-STF_DTW：用于震源时间函数的DTW聚类

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本项目提供了一套基于Matlab的动态时间规整(DTW)算法代码，专门针对地震学中的震源时间函数(STF)进行相似性分析和聚类研究。 DTWMatlab代码STF_DTW用于震源时间函数的DTW聚类。这些代码旨在复制J.Yin、Z.Li和MADenolle提交给AGUAdvances的手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。预印本可以获取以供参考。为了再现结果，可以直接在Matlab中运行Main_run_SCARDEC.m和Main_run_Simulation.m脚本。参数设置及详细信息可以在两个脚本的注释中找到。

利用混沌系统生成伪随机序列

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使用Python实现时间序列的分类和聚类

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本项目运用Python编程语言，致力于时间序列数据的分析，通过实施先进的算法来完成时间序列的分类与聚类操作，为模式识别及数据分析提供强大支持。判断两个时间序列是否相似的一种可靠方法是使用k-NN算法进行分类。根据经验，最优解通常出现在k=1的时候。因此，我们采用DTW欧氏距离的1-NN算法。在这个算法中，train表示包含多个时间序列示例的数据集，并且每个时间序列都标注了其所属类别；test则是我们需要预测类别的测试数据集。对于每一个在测试集中的时间序列，该方法需要遍历整个训练集合中的所有点以找到最相似的样本。由于DTW（动态时间规整）算法计算复杂度为二次方，在大规模的数据上运行效率较低。为了提高分类速度，可以采用LB Keogh下界方法来加速这一过程。这种方法在评估两个序列之间的距离时比直接应用DTW要快得多，并且通常能够有效减少不必要的距离计算次数。

PN序列生成：利用该代码实现伪随机序列的创建-MATLAB开发

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本MATLAB项目提供了一种生成PN（Pseudo Noise）序列的方法，用于通信系统中的同步和加密。通过简单易用的代码，用户可以轻松地创建高质量的伪随机序列。 PN序列生成可用于多种目的，例如加扰、测试和调试等。

基于DTW的时间序列符号聚类算法

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本研究提出了一种新的时间序列分析方法，结合了动态时间规整(DTW)与符号聚类技术，旨在提高复杂数据集中的模式识别和分类效率。本段落提出了一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法，用于对降维后得到的不等长符号时间序列进行聚类分析。该算法首先通过降维处理提取出时间序列的关键点，并对其进行符号化；然后利用DTW方法计算相似度；最后采用Normal矩阵和FCM方法进行聚类分析。实验结果表明，在关键点提取之后对符号化时间序列应用DTW方法，可以显著提高聚类的准确率。

【RF时序预测】利用随机森林算法进行时间序列预测（含MATLAB代码）

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