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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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简介：
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。

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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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的动态时间规整(DTW)源代码
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    本段代码实现于MATLAB环境，用于计算两序列间的动态时间规整（DTW），适用于语音识别、时间序列分析等领域。 提供了基于欧氏距离计算DTW的MATLAB源代码，该代码用于规整单维时间序列算法。输入包括一个模板时间序列和一个待测时间序列，输出是经过算法规整后的两个新时间序列。代码可以直接调用，并且已经验证没有问题。
     
  • MATLAB中的模糊聚类函数代码
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    本文章提供了关于在MATLAB环境下进行模糊聚类分析的具体步骤和代码实现，帮助读者掌握如何运用fcm等函数完成数据集的模糊聚类。 模糊聚类函数的MATLAB代码包括三步：第一步是求模糊相似矩阵；第二步是求模糊等价矩阵；第三步是进行聚类操作。
     
  • DTWCLUST: 一个针对时间序列聚类的R软件包及其对DTW的改进
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    DTWCLUST是一款用于时间序列数据聚类分析的R语言软件包。它不仅实现了多种聚类算法，还特别优化了动态时间规整(DTW)技术，提升了相似性度量的准确性和效率。 时间序列聚类以及动态时间规整（DTW）距离的优化包含多种策略的时间序列聚类方法及针对动态时间规整（DTW）距离及其对应下限的一系列改进措施。不仅包括传统聚类算法的应用，还包括最新的技术如k-Shape和TADPole聚类等。该软件包支持自定义的距离度量和质心定义的扩展性功能。 许多在此软件包中实现的算法特别针对DTW进行了优化设计。然而，主要的聚类工具非常灵活，既可以直接处理时间序列数据，也可以通过应用适当的转换后在新的空间进行聚类分析。该软件包还包括了若干种不同于DTW的距离计算方法作为备选方案。 此软件包内含多种实现方式： - 分区、层次和模糊聚类 - 基于形状距离的时间序列k形聚类 - 时间序列的形状提取 - TADPole聚类，这是DTW的一个优化版本 - Keogh和Lemire提出的DTW下限方法 - 全局对齐内核（GAK）距离计算方式 - DTW重心平均值及软DTW（包括距离和质心） 此外，还有一些针对多变量时间序列的实现。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
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    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • MATLAB中的DTW动态时间规整代码
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    简介：本资源提供了一段用于实现MATLAB中DTW（Dynamic Time Warping）算法的代码。该算法适用于处理两个等长或不等长序列的时间序列匹配问题，尤其在模式识别和信号分析领域应用广泛。通过此代码可以方便地进行时间序列数据的相似性度量与分析。 我发现其他代码存在错误，因此自己编写了一个版本。对于斜方向的距离计算采用了两倍的值，用户可以根据需要自行调整大小。如果有任何问题，请指出！
     
  • MATLAB聚类代码-PSO聚类：基于粒子群优化的聚类算法[Matlab实现]
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的基于粒子群优化（PSO）的聚类算法。通过智能搜索策略，该算法能有效提高数据分类的质量和效率。 MATLAB聚类代码实现了PSO（粒子群优化）的聚类算法。作者为Augusto Luis Ballardini。 分发该库是希望它会有用，但没有任何担保；甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。根据GNU自由文档许可版本1.3或自由软件基金会发布的任何更高版本的规定，授予复制、分发和/或修改本段落档的权限；没有不变的部分，也没有前封面文字和后封面文字。 此代码受以下论文启发：Van Der Merwe, DW; AP Engelbrecht，“使用粒子群优化的数据聚类”，《进化计算》，2003年。CEC03会议，第1卷，第215-220页，doi: 10.1109/CEC.2003.1299577。 与该实现相关的简短教程可以找到相关资料获取。
     
  • MATLAB聚类分析代码_聚类分析matlab_分类_
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    本资源提供全面的MATLAB聚类分析代码示例，涵盖各类常用算法如层次聚类、K均值聚类等。适用于数据挖掘和机器学习初学者及进阶者。 对数据进行聚类分析：输入一个n乘以2的矩阵作为需要分类的数据，运行程序后得到数据的分类情况。