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我试图对数据集进行聚类，包括时间序列(例如，传感器记录数秒)和离散值变量(例如年龄)。我已经尝试将原始变量和标准聚类结合起来，有效地解决了时间序列和离散值变量的问题。现在我想使用动态时间翘曲(DTW)距离来执行时间序列聚类，但我不确定如何将离散值变量合并起来。我的第一次尝试是计算时间序
浏览 6提问于2022-07-08得票数 0
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我有一个数据集，其中包含不同times.For下不同股票的许多财务信号值 StockName Date Signal1 Signal2
----------------------------我想建立一个时间序列表看起来像下面和集群股票基于signal1和signal2 (2个变量) StockName 1/1/20 1/2/20 ........(基于时间序列数据<em
浏览 120提问于2020-05-01得票数 2
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在没有目标值向量的情况下，我们如何使用"tsfresh“对股票数据进行时间序列聚类？
select_features函数需要目标值的向量。
浏览 23提问于2018-09-06得票数 2
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我的工作数据集包含了50种不同股票的每日回报时间序列，我想把这些股票分成几个不同的组。我的想法是制作一个新的数据集，包含这50种股票的一些指标，并使用聚类算法对它们进行分类，如层次聚类法和图树状图，以确定有多少组最有意义。我使用的指标是:均值、标准差、偏度和夏普比。首先，我<
浏览 0提问于2021-03-19得票数 0
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时间序列聚类质量度量
、、、
我是聚类时间序列数据集，这些数据集没有标签(没有根据事实)，我想衡量集群的质量。你能不能建议一下可以用于时间序列聚类的聚类性能评估方法？
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
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我有一组时间序列数据，我想要输入一个聚类算法(像k-均值，使用动态时间翘曲作为距离函数)。在将平均值为0和方差为1的数据标准化之后，k均值分类器生成了一批看起来很适合数据的质心。我唯一的问题是数据是否应该是固定的。像ARIMA这样的模型由于数据的性质而要求数据是平稳的。然而，
浏览 0提问于2019-06-18得票数 0
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在时间序列数据挖掘的背景下，我读过关于时间序列分割和时间序列聚类的文章，但是我无法区分两者。如果它们是不同的，这些方法如何相互关联？根据我的理解(如果我错了，请纠正我)，分割被认为是聚类阶段的预处理步骤。我的意思是，分段步骤主要用于将时间序列数据</
浏览 0提问于2018-03-31得票数 3
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在时间序列数据挖掘的背景下，我读过关于时间序列分割和时间序列聚类的文章，但是我无法区分两者。如果它们是不同的，这些方法如何相互关联？根据我的理解(如果我错了，请纠正我)，分割被认为是聚类阶段的预处理步骤。我的意思是，分段步骤主要用于将时间序列数据</
浏览 0提问于2018-03-31得票数 4
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我在r中使用DTWCLUST包进行多变量时间序列聚类。这是我的密码。data("uciCT")
plot(mvc)
CharTrajMV数据集有据我所知，聚类是基于3个变量确定的，而不是单变量时间序列聚<
浏览 5提问于2022-09-14得票数 0
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我有时间序列预测和监督/无监督机器学习算法(聚类、分类、决策树等)方面的基本知识。我现在的任务是预测一堆股票价格。每只股票都有其先前的交易价格(18个月)以及其他一些特征:息票、资产评级、行业等。我只知道如何单独使用时间序列分析或监督机器学习，我不知道如何将两者结合在一起。有什么特殊的算法可以作为预测模型使用吗？将动态和静态信息结合在一起的步骤是什么？任何帮助都将不胜感激
浏览 0提问于2023-03-02得票数 0
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按顺序聚类事件
、、、、
我有一系列反复发生的事件，我要将这些事件组合成代表底层流程的不同操作活动。我可能想要建立一个模型，该模型可以根据它认为属于代表其业务活动的集群的事件来确定业务活动。嗯，RNN，等等。
我一直在寻找一种算法来解决我想要解决的问题。我遇到了一些能够解决问题的方法，如HMM、RN
浏览 0提问于2018-06-27得票数 2
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我有许多如下所示的数据序列：并且每个序列的数据意味着序列si在ti1，ti2，...，tim_i被访问的时间。我不确定我是否可以将这个问题转化为时间<
浏览 0提问于2020-06-04得票数 1
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我的数据集是由105个国家(行)的14年(列)相同指数的测量结果组成的。我想根据这些国家随时间变化的指数趋势对其进行聚类。我正在尝试使用DTW距离矩阵(dtw包)的层次聚类(hclust)和K Medoids (pam)。
我还尝试了K均值，使用DTW距离矩阵作为函数kmeans的第一个参数。我也在考虑直接使用数据，但我不能理解结果如何准确，因为
浏览 7提问于2020-03-03得票数 0
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我有不同长度序列的时间序列数据。我想基于DTW距离进行聚类，但找不到与此相关的ant库。sklearn给出了直接的错误，而tslearn kmeans给出了错误的答案。我的问题是，如果我用零填充它，问题就解决了，但我不确定在聚类时填充时间序列数据是否正确。 欢迎对时间序列<e
浏览 158提问于2019-06-06得票数 4
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我有事务性级别的用户数据，包括他们的行为，如阅读文章、搜索内容、发布等等。我想根据聚合的指标对这些用户进行聚类(很可能是K-方法)，例如。SUM(文章阅读)，SUM(搜索)等
当用户在几年内不同的时间注册时，他们可能处于非常不同的活动水平周期(前30天)？无动于衷？等)因此，我想知道什么是相对于每个用户进行聚合的合适的时间窗口。在过去的30天里，我应该只进行所有的用户活动吗？还是每
浏览 0提问于2020-10-28得票数 1
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我有多个不同客户的时间序列数据(大约10k客户，100天)。我想把这些数据聚成5-10组。
但是，我没有关于时间序列聚类的任何提示。K手段对他们有用吗？任何python包都可以处理这些数据吗？
浏览 0提问于2022-02-08得票数 4
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我参与了将1500组500次观测数据聚为几组的任务。时间序列在不同的空间位置具有相同的观测特性，但响应于相同的外生变量。然而，对于每个时间序列，响应的大小是非常不同的。对于引用X的时间序列，我希望分组在同一个集群序列中，这些集群序列对于所有a > 0来说都是相同的</em
浏览 0提问于2019-02-13得票数 4
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我有一个大约400个双变量时间序列的数据集，每个序列包含大约80,000个观察值。在手动查看它们之后，很明显有些非常相似，所以我想使用DTW (动态时间规整)对它们进行聚类。现在，如果我尝试使用DTW方法为整个集合创建距离矩阵，R告诉我它需要50 GB的RAM (我没有)。是否可以使用for循环(或类似的循环)分别计算两个时间序列之间的距离？对于时间序列<
浏览 1提问于2014-07-28得票数 0
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我正试着从我的论文中创建一些R‘代码。根据我的情况，我使用dtw算法将S&P500的505个时间序列成分划分为10个聚类。最初，我创建了100个投资组合，每个集群随机抽取1个股票，使投资组合多样化。然后我创建了一个代码，我可以用遗传算法为每个投资组合的股票分配一个权重，最大化夏普比率。我想知道是否有一个解决方案，为每个集群的股票最大化夏普比率，以获得一个优化的</e
浏览 15提问于2019-12-02得票数 0
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我的目标是对关于26周的126个时间序列进行聚类(因此每个时间序列有26个观察值)。我在medoids周围使用了pam{cluster} = partitioning来对这些时间序列进行聚类。在聚类之前，我想比较哪种距离度量最合适:欧几里得、曼哈顿或动态时间扭曲。我使用每个距离通过轮廓图进行聚类</em
浏览 1提问于2014-04-25得票数 2
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