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k-Shape的整个算法如下。 k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配簇。 1.将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较,并将其分配给最近的质心向量的聚类 2.更新群集质心向量 重复上述步骤1和2,直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。 > start <- "2014-01-01" > df_7974 %>% ...
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k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配聚类簇。 将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较,并将其分配给最近的质心向量的聚类 更新群集质心向量 重复上述步骤1和2,直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。 R 语言k-Shape
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代码语言:javascript 复制 #计算到1~10个群组foriinrange(1,11):#进行聚类计算。 ks.fit(sacdta)#KS.fit给出KS.inrta_ disorons.append(ks.netia_)plt.plot(range(1,11),disorins,marker='o') 本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
最近我们被客户要求撰写关于KShape对时间序列进行聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。 使用基于互相关测量的距离标度(基于形状的距离:SBD) 根据1 计算时间序列聚类的质心。(一种新的基于质心的聚类算法,可保留时间序列的形状) ...
yprd = ks.ft_reitsak_ata)# 聚类和可视化plt.tight_layout() plt.show() 点击标题查阅往期内容 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 左右滑动查看更多 01 02 03 04 用肘法计算簇数 什么是肘法... 计算从每个点到簇中心的距离的平方和,指定为簇内误差平方和 (SSE)。