Kshape是一种新的时间序列聚类算法。依赖于SBD距离度量和形状提取方法来高效地生成时间序列的聚类方法。它基于与k-means中使用的类似的迭代细化过程。通过这个迭代过程,k-Shape将平方距离之和最小化转化为求相似度最大化来求质心,可以生成均匀且分离良好的簇,以及可以在缩放和平移不变性下有效地比较各时间序列。
k-shape聚类是一种专门用于时间序列数据的聚类算法。与传统的k-means聚类算法不同,k-shape不仅考虑数据点之间的距离,还特别关注数据点集(即每个簇内的点)的形状相似性。k-shape通过最小化所有簇内数据点与簇代表形状之间的不一致性(即形状差异)来优化聚类结果。
通过SBD找到时间序列聚类的质心向量 。 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。 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 >...
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 %>% ...
k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。 归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。检测NCCc最大的位置ω。
K-Shape聚类算法的原理如下: 1.数据预处理:首先,将时间序列数据进行标准化处理,使得每个时间序列的均值为0,方差为1。这样可以消除不同时间序列之间的尺度差异。 2.初始化聚类中心:随机选择K个时间序列作为初始的聚类中心。 3.计算距离矩阵:计算每个时间序列与每个聚类中心之间的距离。K-Shape聚类使用了一种新的距离...
k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。 归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。检测NCCc最大的位置ω。
k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。 归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。检测NCCc最大的位置ω。
k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。 归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。检测NCCc最大的位置ω。
k-Shape算法 k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。 SBD 互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。 归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。检测NCCc最大的位置ω。