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时间序列分类算法的程序包。

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简介：
该资源涵盖了众多主流的时间序列分类算法，其中包括基于shapelet的算法。这些算法的程序包信息均来源于一篇名为“The Great Time Series Classification Bake Off: An Experimental Evaluation of Recently Proposed Algorithms”的文章。

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  • 时间序列分类算法的程序包
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    这段简介可以描述为：“时间序列分类算法的程序包”是一款集成了多种时间序列数据分类方法的软件工具箱。它提供了对各类时间序列分析模型的支持，并且方便用户进行特征提取、模式匹配和预测建模等工作，以帮助研究人员快速实现复杂的时间序列数据分析任务。 本段落介绍了主流的时间序列分类算法以及与shapelet相关的算法，并基于文章《The Great Time Series Classification Bake Off: An Experimental Evaluation of Recently Proposed Algorithms》中的程序包进行了实验评估。
     
  • 时间序列分析算法
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    时间序列分析算法是一种统计方法，用于预测和理解基于时间数据的趋势。它广泛应用于金融、经济、气象等多个领域，帮助决策者做出更准确的预测。 时间序列算法及其在MATLAB中的实现详解：包括算法思想、运算过程以及实例代码演示，并提供数学建模学习课件。
     
  • 时间序列分割算法-Segmentation.rar
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    本资源提供了时间序列分割算法的相关代码和文档，适用于数据分析、模式识别等领域，帮助用户理解和实现复杂的时间序列数据处理方法。 时间序列分割算法-segmentation.rar：《用于时间序列分割的新型在线方法》详见此文章。以下为对该内容的复现，但不一定准确，请参考原始文献进行验证。
     
  • 时间序列预测代码包.rar_完整的时间序列预测程序_时间序列分析与预测
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    本资源为一个包含完整时间序列预测算法的代码包，适用于进行时间序列数据分析和预测的研究人员及开发者。 这个程序是自己编写的多个时间序列的集合，它包含了一个完整的时间序列处理功能，并且每一句代码都有详细的解释。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 时间序列分类的十年回顾
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    本文综述了过去十年中时间序列分类领域的研究进展与关键突破，分析主要技术路径及发展趋势，并展望未来的研究方向。 本段落对近十年来时间序列聚类算法进行了全面总结，详细分析了每个子步骤，并评价了现有的各种算法。
     
  • ARIMA时间序列算法预测全面包
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    本研究采用ARIMA模型分析历史数据，优化参数以实现对全面包需求的精准预测，助力供应链管理决策。 ARIMA时间序列算法可以用于预测不变的序列数据。
     
  • PyTS：适用于时间序列分类的Python工具包
    优质
    PyTS是一个专为时间序列分类设计的Python工具包，提供了一系列算法和数据集，旨在简化时间序列分析任务，助力研究人员与开发者高效处理时间序列数据。 Pyts是一个用于时间序列分类的Python软件包。它的目标是通过提供预处理工具、实用程序以及最新算法实现来简化时间序列分类的过程。这些算法通常涉及将原始的时间序列转换为另一种形式，因此pyts提供了多种方法来进行这种转换。 安装依赖关系： - Python（>=3.6） - NumPy（>=1.17.5） - SciPy（>=1.3.0） - Scikit-Learn（>=0.22.1） - Joblib（> = 0.12） - Numba（>=0.48.0） 为了运行示例，还需要安装Matplotlib (>=2.0.0)。 用户可以通过以下方式轻松安装pyts： 使用pip命令：`pip install pyts` 或者通过conda从conda-forge通道进行安装：`conda install -c conda-forge pyts` 此外，您还可以通过克隆存储库来获取最新版本的Pyts。
     
  • 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