上面的代码中,我们首先生成了一些带有噪声的正弦波时间序列,然后使用KShape进行聚类并可视化了聚类结果。 总结 KShape聚类算法为时间序列数据的聚类分析提供了一种高效且灵活的方法。在处理实际问题时,KShape算法能够更好地捕捉时间序列的形状变化,从而提供更准确的聚类结果。通过上述示例代码,可以看到KShape的使用方式以及...
全文链接:[链接]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。...
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在我国人口老龄化日趋严峻的背景下,房地产市场的发展也将面临新的挑战.本文基于2002—2016年不同省份的老年抚养比时间序列,通过K-Shape聚类算法进行区域分组,运用面板分位数回归得出以下结论:第一,人口老龄化与房价的影响存在显著区域差异性,具有高房价收入比水平的地区,人口老龄化与房价有显著的负相关关系;反之,人口...
基于空间密度聚类和K-shape算法的城市综合体负荷模式聚类方法
labels,centroids=k_means(pixels,k,max_iter)# 进行k-means聚类 # 将数据转换成图片格式 segmented_img=centroids[labels].reshape(img.shape) returnsegmented_img # 测试效果 segmented_img=image_segmentation("ladybug.png",k=2,max_iter=100)
本文提出了一种领域独立、高精度、高效的时间序列聚类算法h-Shape。k-Shape以k-means算法为基础,根据时间序列的特殊性,设计了互相关的距离度量算法,以及将质心的寻找转为最优化问题,实现了对时间序列形状的考量,并通过大量数据和算法对比,验证了算法的鲁棒性、准确性和低计算成本。
一种基于K‑shape聚类算法和图卷积神经网络的城市路网交通流预测方法。获取选定城市路网的原始交通流数据,通过数据处理获得城市路网交通流数据集;使用K‑shape聚类算法构建城市路网交通流预测方法的子区划分模块,对城市路网进行城市子路网划分,获得交通流数据相关性更强的预测子区;选取图卷积神经网络搭建预测方法的...