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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。

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  • 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。
     
  • 基于1D-CNN的多元时间序列分类方法.zip
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    本研究提出了一种利用一维卷积神经网络（1D-CNN）对多元时间序列数据进行高效分类的方法。通过实验验证了该模型在多个基准数据集上的优越性能。 卷积神经网络（CNNs 或 ConvNets）是一类深度学习模型，在处理图像相关任务方面表现出色。这类网络得名于其使用的数学运算——卷积。 **关键组件与特性：** - **卷积层（Convolutional Layer）:** 卷积层是 CNN 的核心部分，通过一组可训练的滤波器在输入数据上滑动来提取特征。这些滤波器捕捉图像中的局部模式，如边缘和角点等，并生成输出特征图。 - **激活函数（Activation Function）:** 在卷积操作之后应用的非线性变换可以是 ReLU、Sigmoid 或 tanh 等形式，以增加网络模型处理复杂数据的能力。 - **池化层（Pooling Layer）:** 位于卷积层后方，用于减少特征图的空间维度和计算量。常见的池化方法包括最大池化与平均池化。 - **全连接层（Fully Connected Layer）:** 在 CNN 的末端通常会有若干个全连接层，每个神经元都与其前一层的所有神经元相连。这些层主要用于分类或回归任务中的最终决策过程。 **训练过程：** CNN 通过反向传播算法和梯度下降方法进行参数优化，并且在每次迭代中使用小批量数据来更新模型权重与偏置值。 **应用领域：** 卷积神经网络的应用范围广泛，包括但不限于图像识别、物体检测、面部识别等计算机视觉任务。同时，它们也被应用于处理文本（通过一维序列）和音频信号（时间序列）。随着深度学习技术的发展，各种新型的 CNN 变体不断出现，如 ResNet 和 DCGAN 等。
     
  • 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。
     
  • 基于快速动态时间规整的模糊聚类算法
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    本研究提出了一种结合快速动态时间规整与模糊聚类技术的新算法，旨在提高时间序列数据分类效率和准确性。 为了快速准确地计算时间序列数据的相似度，我们引入了快速动态时间规划距离（Fast Dynamic Time Warping, FDTW），并提出了基于FDTW的模糊C均值算法以及模糊C中心点聚类算法。通过拉伸和压缩匹配技术，FDTW能够有效识别形状相同的时间序列数据，即使这些数据之间存在时间位移的情况也能准确地进行匹配。同时，该方法解决了传统动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）计算效率较低的问题。试验结果显示，提出的算法在保证聚类精度方面表现良好。
     
  • 改进的时间序列K均值算法——针对时间序列数据的新型平滑子空间聚类方法
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    本文提出了一种基于时间序列K均值算法改进的方法，旨在为时间序列数据提供更有效的平滑子空间聚类解决方案。 现有的聚类算法在提取用于时间序列数据平滑子空间方面表现较弱。本段落提出了一种新的k均值类型平滑子空间聚类算法——时间序列k均值（TSkmeans），旨在改善对时间序列数据的聚类效果。提出的TSkmeans算法能够有效利用时间序列数据集中的固有子空间信息，从而提升聚类性能。具体而言，该方法通过加权的时间戳来定义平滑子空间，这些加权时间戳反映了它们在区分不同聚类对象时的重要性。 我们的主要贡献包括设计了一个新的目标函数以指导对时间序列数据的聚类过程，并开发了一套新颖的更新规则以便于针对特定子空间进行迭代搜索。实验结果基于综合数据集及五个实际应用的数据集，显示了TSkmeans算法在准确性、F值、Rand指数和正常互信息等指标上的优越表现。
     
  • 改进的时间序列K均值算法——针对时间序列数据的新型平滑子空间聚类方法
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    本研究提出了一种改进的时间序列K均值算法，旨在为时间序列数据开发一种高效的平滑子空间聚类技术，增强了数据分析和模式识别能力。 现有的聚类算法在从时间序列数据中提取平滑子空间方面表现不佳。本段落提出了一种新的k均值类型平滑子空间聚类算法——时间序列k均值（TSkmeans），用于对时间序列数据进行更有效的聚类。该提出的TSkmeans算法能够利用时间序列数据集的固有子空间信息来提升聚类性能。 具体而言，平滑子空间通过加权的时间戳表示，这些权重反映了对应时间点在区分不同类别中的重要性。我们工作的主要贡献在于设计了一个新的目标函数以指导时间序列数据的聚类，并开发了新颖的更新规则来进行针对平滑子空间的迭代搜索优化。 实验结果基于一个综合数据集和五个实际数据集进行验证，表明TSkmeans算法在准确性、Fscore、RandIndex以及正常互信息等通用性能指标上都表现出色。
     
  • 多元时间序列分析_VAR_
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    《多元时间序列分析_VAR_》探讨了VAR模型在经济和金融数据分析中的应用，深入讲解其理论基础及实证方法。 向量自回归模型可以用于分析多元时间序列的相关关系，并进行格兰杰因果检验和脉冲响应等操作。
     
  • 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。
     
  • BigVAR：降低多元时间序列维度的方法
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    简介：BigVAR是一种用于分析和预测高维时间序列数据的统计模型。它通过降维技术简化复杂的时间序列结构，提高计算效率与预测准确性，在经济学、金融学等领域有广泛应用价值。 关于大VAR稀疏高维多元时间序列建模工具包的功能演示，请参阅最近更新的用户指南。 注意：此软件包使用C++11，因此需要具有C++11支持的编译器（应包括大多数现代编译器）和R的较高版本（经确认最旧兼容版本为3.1）。要安装BigVAR的开发版本，请先安装devtools软件包，并运行以下命令：library(devtools) install_github(wbnicholson/BigVAR)。 稳定版本可通过相应渠道获取。如果您遇到任何错误或有功能需求，可以通过适当方式与我联系。