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四种聚类算法应用于控制图时间序列的聚类。

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简介：
针对控制图时间序列数据集的聚类分析，我们采用了多种聚类策略，包括基于划分的K-Means算法、基于层次的AGNES算法、基于密度的DBSCAN算法以及基于图的spectral clustering方法。随后，对聚类结果进行了可视化呈现。整个项目的设计和实现均依托于Jupyter Notebook，并以Python语言进行编写，并将这四种聚类算法以及所使用的数据集完整地打包在一起供后续使用。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的K-means聚类算法及应用_K-means聚类_K._K聚类_matlab聚类
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现K-means聚类算法的方法及其广泛应用，并探讨了如何利用该算法进行数据分析和模式识别。 Matlab中的k-means聚类可以应用于二维数据和三维数据的分类。
     
  • LS-Cluster: 大规模多元时间序列的聚类算法
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    LS-Cluster是一种专为处理大规模、多维度时间序列数据设计的高效能聚类算法，适用于发现具有相似趋势的数据集。 LS-Cluster是一种用于大规模多变量时间序列聚类的方法。
     
  • 基于Numpy实现的聚类算法（含时空聚类算法）.zip
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    本资料包提供使用Python的Numpy库实现的多种聚类算法源代码，包括经典的K-means、DBSCAN以及时空数据特有的ST-DBSCAN等，适合数据分析和机器学习初学者参考学习。 【聚类算法】使用numpy实现的聚类算法（包括时空聚类算法）.zip 介绍： 1.1 数据介绍 - datacluster_time：按时间顺序排列的用户行为轨迹。 - datacluster_unix_time：按时间顺序(时间已转换为时间戳)排列的用户行为轨迹。 - datacluster_unix_time_indoor：按时间顺序(时间已转换为时间戳，存在楼层ID)排列的室内用户行为轨迹。由于不同楼层之间的连续性可能被中断，因此这些数据中可能存在需要区分的不同簇集。 1.2 聚类算法 - MYDBSCAN：基于密度的空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法实现。 - MYAP：近邻传播聚类算法（Affinity Propagation Clustering Algorithm），一种基于划分的聚类方法。
     
  • 基于NumPy实现的聚类算法（含时空聚类算法）PGJ.zip
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    本资源提供了一种结合空间和时间因素的新型聚类算法——PGJ算法，并基于Python的NumPy库进行了高效实现，适用于复杂数据集的分析。 【聚类算法】使用numpy实现的聚类算法（包括时空聚类算法）【PGJ】.zip 文件包含使用numpy库编写的多种聚类算法及其在时空数据上的应用，适用于需要进行复杂数据分析的研究者或开发者。
     
  • KMeans聚类算法的应用
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    本篇文章主要探讨了KMeans聚类算法在数据分析和机器学习中的应用，通过实例介绍了如何利用该算法进行数据分类与模式识别。 KMeans聚类算法应用于1999年31个省份平均每人全年消费支出的数据分析。 ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): # 利用loadData读取数据文件中的内容。 fr = open(filePath, r+) lines = fr.readlines() retData = [] # 存储城市各项消费信息的列表 retCityName = [] # 存储城市名称的列表 for line in lines: ``` 这段代码的主要目的是读取文件中的数据，并为后续的数据处理和聚类分析做准备。
     
  • 谱聚类与聚类算法
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    《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。 谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。 在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。 谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。 在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。