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基于CMAPSS轨迹的状态分割：应用于时间序列的分类、聚类与预测-MATLAB开发

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简介：
本项目利用MATLAB开发了一种基于压缩机监测与预测系统(CMAPSS)的数据处理方法，通过状态分割技术对时间序列进行分类、聚类及预测，以实现高效的状态监控和故障预警。 我一直使用CMAPSS数据集（最初为预后、预测和预测而开发），并注意到一些论文中将其用于分类或聚类任务。我提供了一个简单的代码来生成“状态/集群/类别”，其他研究人员可以将此代码用于比较目的，前提是文件中的参数没有被更改。即使经过多次尝试，该代码也可以适用于其他数据集。条件是信号应该是“相当”单调的（在代码中进行了过滤），并且值应在[0,1]范围内。

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  • 基于CMAPSS轨迹的状态分割：应用于时间序列的分类、聚类与预测-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB开发了一种基于压缩机监测与预测系统(CMAPSS)的数据处理方法，通过状态分割技术对时间序列进行分类、聚类及预测，以实现高效的状态监控和故障预警。 我一直使用CMAPSS数据集（最初为预后、预测和预测而开发），并注意到一些论文中将其用于分类或聚类任务。我提供了一个简单的代码来生成“状态/集群/类别”，其他研究人员可以将此代码用于比较目的，前提是文件中的参数没有被更改。即使经过多次尝试，该代码也可以适用于其他数据集。条件是信号应该是“相当”单调的（在代码中进行了过滤），并且值应在[0,1]范围内。
     
  • 轨迹分类-基于轨迹的聚类分析-trajectory-clustering
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    轨迹分类-基于轨迹的聚类分析专注于研究和开发高效的算法和技术，用于识别、解析及分类大规模移动对象产生的复杂轨迹数据集。此领域结合了机器学习与空间数据库技术，旨在发现隐藏于动态地理位置信息中的模式与规律。通过将相似路径归为一类，该方法不仅有助于理解人类行为和交通流量特性，还能在城市规划、营销分析以及个人位置服务等领域提供深入洞察与预测能力。 轨迹聚类算法采用先划分后聚类的方法，其中的聚类算法是改进版的DB-Scan。该项目包含一个Makefile用于在Linux环境下编译。
     
  • traclus-master_轨迹聚类与预测_基于密度的聚类算法_源码.zip
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    Traclus是一款用于轨迹数据挖掘的开源工具包，采用基于密度的聚类算法进行高效、准确的轨迹聚类和预测分析。 traclus-master_密度聚类_轨迹预测_轨迹聚类_traclus_源码.zip
     
  • 用于时间序列分类的Python开发软件包
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    这段简介可以这样描述：用于时间序列分类的Python开发软件包是一款专为处理和分析时间序列数据而设计的开源工具。它提供了丰富的算法库与用户友好的接口，帮助开发者高效地进行模式识别、预测及分类任务。 Pyts是一个用于时间序列分类的Python包。它旨在通过提供预处理工具和实用程序来简化时间序列分类的过程，并且实现了最新的算法。由于这些算法大多涉及转换时间序列，因此pyts提供了多种工具来执行此类变换。 安装Pyts所需的依赖项包括： - Python（版本 >= 3.6） - NumPy（版本 >= 1.17.5） - SciPy（版本 >= 1.3.0） - Scikit-Learn
     
  • 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。
     
  • 基于颜色的聚类分割（MATLAB）
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    本项目使用MATLAB实现图像处理技术中的基于颜色的聚类分割算法，通过分析和划分图像的颜色特征来优化目标识别与场景理解。 使用k均值聚类算法对彩色图像进行分割，将RGB分量转换为三维模式空间处理，实现颜色区域的提取和划分。
     
  • 基于MATLAB的时间序列建模与预测分析
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    本项目运用MATLAB软件进行时间序列的数据处理、模型构建及预测分析，旨在探索并应用先进的统计方法和机器学习算法来提高预测准确性。 基于MATLAB，利用神经网络对已有数据进行时间序列分析、建模及预测。该教程包含视频教学，并提供可用于练习的数据集。（虽然教程中缺少预测部分的详细讲解，但可以通过网上简单的教学资源查找到相关方法）。此工具主要适用于数学建模项目，在美赛和国赛等竞赛中有广泛的应用价值。
     
  • 基于四种聚类算法的时间序列控制图分类方法
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    本研究提出了一种运用四种不同聚类算法对时间序列控制图进行分类的方法，旨在提高生产过程监控与故障诊断的准确性。 针对控制图时间序列数据集的聚类任务，采用了基于划分的（K-Means）、基于层次的（AGNES）、基于密度的（DBSCAN）以及基于图的（spectral clustering）四种不同的聚类方法，并最终将结果进行了可视化展示。整个项目使用Jupyter Notebook编写，代码和所需的数据集均打包在一起以方便运行和测试。
     
  • 分析与应用：利用tslearn进行时间序列数据的聚类
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    本文章详细介绍了如何使用Python库tslearn对时间序列数据进行有效的预处理和聚类分析，适合数据分析及机器学习爱好者阅读。 使用tslearn的示例代码：对波形数据或时间序列数据进行聚类。 目的：利用Python机器学习库之一的tslearn执行波形聚类。这里我们采用KShape算法处理样本数据，并将簇数作为参数指定给该算法。由于事先检查过数据，已知存在两个类别，因此设置n_clusters=2 。确定最佳簇数的方法有多种，例如弯头法、BIC/AIC方法、GAP统计量和轮廓系数等。在本次示例中我们采用弯头法进行评估。
     
  • TRACLUS-master_轨迹聚类与在线分类 TraClus
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    TraClus是一款用于处理和分析大规模轨迹数据的软件包。它提供高效的轨迹聚类算法以及在线分类功能，帮助用户从复杂的数据集中提取有价值的信息和模式。 在线输入位置点进行轨迹分类，并直接绘制图像，十分方便。