M-K(Mann-Kendall)法是一种气候诊断与预测技术,可以判断气候序列中是否存在气候突变,如果存在,可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。由于最初由曼(H.B.Mann)和肯德尔(M.G.Kendall)提出了原理并发展了这一方法,故称其为曼—肯德尔(Mann-Kendall)...
使用k均值聚类算法前,先从 sklearn 库的 cluster 模块导入 KMeans 类。 from sklearn.cluster import KMeans 1. KMeans(n_clusters=8, init=‘k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=‘auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algori...
plt.show() M-K test 对于该组数据,相比之下,MK检验的效果要优于滑动t检验。 两种检验的分析方法如下: 滑动t检验: M-K检验: MK检验
slope1= zeros( ndash, 1 ); m=1; for k = 1:len-1, for j = k+1:len, slope1(m) = ( x(j) - x(k) ) / ( j - k ) ; m = m + 1; end; end; slope= median( slope1 ); 该代码中,关于检验部分有错误,检验应该查找正态分布表 (三)python代码 将代码放在mk包里,内部目录如下...
⽓象数据分析之突变检验及python的实现：MK突变、Pettitt⽅法、滑动T检验⽂章⽬录 前⾔：什么是突变？常见的⽓候突变是把它定义为⽓候从⼀个平均值到另 ⼀个平均值的急剧变化, 它表现为⽓候变化的不连续性（符淙斌，1992）。下图总结了四种常见的突变：(a)均值突变：从⼀个均值到另⼀个均值...
14种检验方法! 一、基于分布的方法 1. 3sigma 基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 图1: 3sigma defthree_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*std, mu+3*std returnlower, upper 2...
点O的k近邻距离=第 k个最近的点跟点O之间的距离。 整体来说,LOF算法流程如下: 对于每个数据点,计算它与其他所有点的距离,并按从近到远排序; 对于每个数据点,找到它的K-Nearest-Neighbor,计算LOF得分。 from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor as LOF ...
单纯形是指由所有线性约束条件构成的可行域,其几何意义是在N维空间中,由N+1个点连接起来的对于有n个变量和m个线性约束函数的线性优化模型的最优解的求解过程,是在由m个约束函数和变量非负约束构成的可行域(单纯形)上进行迭代,所以称其为单纯形法。如果将m个不等式约束转换为等式约束,这时变量总数就等于n+m个...
异常值检验方法有很多，针对不同数据特点，时间序列数据和截面数据的检测方法不完全相同，其时常要考虑到数据特性，本次主要介绍相关的时序数据异常值检测算法。今天介绍kNN算法（k--NearestNeighbor算法），又称k-近邻算法。简单来说就是近朱者赤近墨者黑。kNN的工作原理是对数据进行分类，整个过程分为三步：1.假设...
从最近的K个同类样本点中,随机挑选M个样本点(不妨M为2),M的选择依赖于最终所希望的平衡率; 对于每一个随机选中的样本点,构造新的样本点;新样本点的构造需要使用下方的公式: 其中,xi表示少数类别中的一个样本点(如图中五角星所代表的x1样本);xj表示从K近邻中随机挑选的样本点j;rand(0,1)表示生成0~1之间的...