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DTW时间序列相似性测量_LCSS_time series similarity measures

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简介：
LCSS（最长公共子序列）是一种用于度量时间序列数据之间相似性的方法，在保留事件顺序的前提下，计算两个时间序列之间的最大相似度分数。这种方法在模式识别、分类等领域有着广泛应用。 这个包包含了四种常用的时间序列相似性评估算法：DTW、LCSS、PLA 和 PAA。这些工具可以方便学者在进行实验时进行对比分析，并且也可以应用于多种需要评估距离的场景中。

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  • DTW时间序列相似性测量_LCSS_time series similarity measures
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    LCSS（最长公共子序列）是一种用于度量时间序列数据之间相似性的方法，在保留事件顺序的前提下，计算两个时间序列之间的最大相似度分数。这种方法在模式识别、分类等领域有着广泛应用。 这个包包含了四种常用的时间序列相似性评估算法：DTW、LCSS、PLA 和 PAA。这些工具可以方便学者在进行实验时进行对比分析，并且也可以应用于多种需要评估距离的场景中。
     
  • 多种时间序列的相似性测量方法
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    本研究探讨了多种时间序列数据的相似性度量技术，包括动态时间规整、长短期记忆网络等方法，并评估其在不同应用场景中的表现。 现有的多元时间序列相似性度量方法难以在准确性和计算效率之间取得平衡。为解决这一问题，首先对多元时间序列进行多维分段拟合；其次选取各分段上序列点的均值作为特征；最后利用动态时间弯曲算法以这些特征序列为输入来实现相似性度量。实验结果显示，该方法参数配置简单，并能在保证准确性的前提下有效降低计算复杂度。
     
  • DTW-Kernel：利用DTW的时间序列分类内核
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    简介：本文提出了一种基于动态时间规整（DTW）的时间序列分类内核——DTW-Kernel。该方法能够有效捕捉时间序列数据间的非线性相似度，为模式识别和机器学习任务提供有力工具。 在该项目中提出了一种新的基于DTW（动态时间规整）的分类方法，用于处理Kinect深度传感器获取的骨骼关节位置变长多维时间序列数据。该方法的核心在于我们设计的一种新核函数，它通过计算两个时间序列之间的DTW对齐路径生成的面积来实现。 为了提取特征向量，从每个动作类别中随机选取一个作为参考样本，并在测试样本与参考样本之间应用所提出的核函数进行比较分析。3D动作识别的一个主要挑战在于不同执行者完成同一动作时速度和风格上的差异性；此外，时间序列数据中的噪声及帧丢失也会增加任务的复杂度。 实验结果表明，此方法能够有效应对上述问题，并展现出良好的性能表现。项目使用步骤包括：下载所需的数据集并将其放置在一个名为“Dataset”的文件夹中；安装必要的软件包（通过运行命令pip install -r requirements.txt）；将所有相关文件置于同一目录下，并执行对应数据集的.py脚本进行测试或应用。
     
  • time-series-prediction: 天池时间序列预测竞赛回顾
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    本项目是对天池平台举办的时间序列预测竞赛的一次全面回顾与分析。通过复盘比赛过程、总结经验教训及分享模型优化策略，旨在为数据科学家和爱好者提供宝贵的学习资源。 2月22日学习记录：一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，导致出现了一些奇怪的模型错误。最后还是在关键时刻解决了问题并成功运行。真是太难了。 2月26日学习记录：由于数据量庞大，我们使用tsfresh来自动化生成功能，并将这些特征应用于模型中。接下来计划尝试使用transformer进行预测。
     
  • 单变量时间序列数据集 | 时间序列预测
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    简介：本数据集专注于单变量时间序列分析与预测，提供丰富的历史观测值，适用于研究趋势、季节性变化及异常检测等应用。 需要一个单变量时间序列的公开数据集，文件格式为.csv。该数据集中包含两个字段：Datetime和AEP_MW，并且时间间隔是每小时。
     
  • 时间序列分析教程：Time-Series-Analysis-Tutorial
    优质
    本教程《Time-Series-Analysis-Tutorial》旨在为初学者提供全面的时间序列分析指导，涵盖基础概念、模型建立及应用实例。适合数据科学爱好者和专业人士学习参考。 时间序列分析——分类与预测教程 作者：datamonday 贡献者：datamonday 初次发布：2020-04-17 最后修改：2021-04-06 [toc] 前言 最近一段时间都在学习时间序列预测和时间序列分类相关的知识，一开始感觉无从下手，论文看不懂，代码不会写。经过近三个月的摸索，也算是入门的小白了，这篇博文算是个人经过踩坑、去粗取精之后的经验总结。通过4篇博客、9篇论文、32篇实战教程，梳理出了一套系统化的时间序列预测和时间序列分类任务的入门指南。文中提及的博客论文和教程全部内容字数大约在50万字到100万字之间。既是对这段时间所学知识的梳理总结，也希望给有需要的同学提供帮助。 适用人群： 没有时间序列预测分类相关经验的小白。 代码环境： python 3.7.6 tensorflow 2.1.0
     
  • 矩阵间的相似度测量
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    矩阵间的相似度测量主要探讨不同矩阵之间相似性的量化方法，包括特征值分析、谱理论及核函数应用等技术手段，在数据挖掘和机器学习中具有重要应用价值。 提供了三种矩阵相似度的度量方法，并且有相关的Python实现内容。详情可参考对应的文章。
     
  • sliding_correlation.rar_信号相关性分析_时间序列_matlab实现_滑动相关性检测
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    本资源提供了一个MATLAB程序，用于进行时间序列数据中的滑动相关性检测。通过计算不同时间段内的信号相关系数，帮助用户深入理解数据间的动态关系。 不同时间序列信号的滑动相关性分析及其在MATLAB中的实现与成图。
     
  • 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。
     
  • 时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量研究综述（论文）.pdf
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    本文综述了时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量的研究进展，探讨了各种方法及其应用，并指出了未来的研究方向。 本段落分析了时间序列特征表示与相似性度量在数据挖掘中的作用及意义，并对现有的主要方法进行了综述，指出了各自的优缺点；同时探讨了一些未来值得关注的问题，为深入研究时间序列的数据特征表示和相似性度量提供了新的方向。