颜色分类LeetCode-TimeSeries-Clustering-VAE: PyTorch中的时间序列聚类变分自编码器...

简介：
本项目基于PyTorch实现了一个用于时间序列数据的颜色分类变分自编码器（VAE）模型，应用于时间序列的聚类分析。 时间序列聚类是一种无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列数据分成具有相似特征的组或集群。同一集群中的时间序列彼此更相似，而与其他集群中的时间序列相比则差异更大。 该算法可以做到以下几点： - 识别跨不同序列的共同动态变化。 - 消除时间序列之间的滞后效应（通常称为时移不变性）。 - 提取具有解释性的特征信息。 根据处理方法的不同，时间序列聚类算法主要分为两类：基于特征的方法和直接应用原始数据的方法。前者通过提取转换后的特征来运行聚类分析；后者则直接应用于原生的时间序列向量中，并不需要额外的空间变换操作。 变分循环自动编码器（VRAE）是属于基于特征的分类方法，它能够克服在处理高维空间时遇到的问题和对噪声输入数据敏感性问题。该模型通过一个中间瓶颈层来表示整个时间序列作为其特征表现形式，这一层通常由LSTM或GRU等循环神经网络架构构建而成。 我们的VRAE模型主要包含四个部分： - 编码器：将向量序列送入RNN（如LSTM/GRU），从最后一个隐藏层提取出h_end并传递给下一个层级。 - 从编码器到潜在空间的映射：通过线性变换，使用均值和标准差来表示h_end。在训练阶段会进行重参数化操作以利用这些统计量生成样本点。 以上就是对时间序列聚类及VRAE算法的基本介绍与解释。