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時(shí)序數(shù)據(jù)的聚類方法，該算法按照以下流程執(zhí)行。?（?點(diǎn)擊文末“閱讀原文”獲取完整代碼數(shù)據(jù)?）。

1. 使用基于互相關(guān)測(cè)量的距離標(biāo)度（基于形狀的距離：SBD）

2. 根據(jù) 1 計(jì)算時(shí)間序列聚類的質(zhì)心。（一種新的基于質(zhì)心的聚類算法，可保留時(shí)間序列的形狀）

3. 劃分成每個(gè)簇的方法和一般的kmeans一樣，但是在計(jì)算距離尺度和重心的時(shí)候使用上面的1和2。

import?pandas?as?pd

????#?讀取數(shù)據(jù)幀，將其轉(zhuǎn)化為時(shí)間序列數(shù)組，并將其存儲(chǔ)在一個(gè)列表中????tata?=?[]????for?i,?df?in?enmee(dfs): ???????? ????????#?檢查每個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的最大長度。????????for?ts?in?tsda: ????????????if?len(s)?>?ln_a: ????????????????lenmx?=?len(ts) ???????? ????????#?給出最后一個(gè)數(shù)據(jù)，以調(diào)整時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長度????????for?i,?ts?in?enumerate(tsdata): ????????????dta[i]?=?ts?+?[ts[-1]]?*?n_dd ???? ????#?轉(zhuǎn)換為矢量????stack_list?=?[]????for?j?in?range(len(timeseries_dataset)): ??????? ????????stack_list.append(data) ???? ????#?轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組????trasfome_daa?=?np.stack(ack_ist,?axis=0) ????return?trafoed_data

數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

#?文件列表flnes=?soted(go.ob('mpldat/smeda*.csv'))#?從文件中加載數(shù)據(jù)幀并將其存儲(chǔ)在一個(gè)列表中。for?ienme?in?fiemes:????df?=?pd.read_csv(filnme,?indx_cl=one,hadr=0)????flt.append(df)

聚類結(jié)果的可視化

#?為了計(jì)算交叉關(guān)系，需要對(duì)它們進(jìn)行歸一化處理。# TimeSeriesScalerMeanVariance將是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化的類。sac_da?=?TimeeiesalerMVarne(mu=0.0,?std=1.0).fit_trnform(tranfome_data)# KShape類的實(shí)例化。ks?=?KShpe(_clusrs=2,?n_nit=10,?vrboe=True,?rano_stte=sed) yprd?=?ks.ft_reitsak_ata)#?聚類和可視化plt.tight_layout() plt.show()

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R語言k-Shape時(shí)間序列聚類方法對(duì)股票價(jià)格時(shí)間序列聚類

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用肘法計(jì)算簇?cái)?shù)

• 什么是肘法...

• 計(jì)算從每個(gè)點(diǎn)到簇中心的距離的平方和，指定為簇內(nèi)誤差平方和 (SSE)。

• 它是一種更改簇?cái)?shù)，繪制每個(gè) SSE 值，并將像“肘”一樣彎曲的點(diǎn)設(shè)置為最佳簇?cái)?shù)的方法。

#計(jì)算到1~10個(gè)群組?for?i??in?range(1,11): ????#進(jìn)行聚類計(jì)算。 ????ks.fit(sacdta) ????#KS.fit給出KS.inrta_????disorons.append(ks.netia_) plt.plot(range(1,11),?disorins,?marker='o')

?

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本文選自《Python用KShape對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行聚類和肘方法確定最優(yōu)聚類數(shù)k可視化》。

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