Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化

简介: Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27078 


时序数据的聚类方法

该算法按照以下流程执行。

  1. 使用基于互相关测量的距离标度(基于形状的距离:SBD)
  2. 根据 1 计算时间序列聚类的质心。(一种新的基于质心的聚类算法,可保留时间序列的形状)
  3. 划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样,但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1和2。
import pandas as pd

# 读取数据帧,将其转化为时间序列数组,并将其存储在一个列表中    tata = \[\]    for i, df in enmee(dfs):
        
        # 检查每个时间序列数据的最大长度。        for ts in tsda:
            if len(s) > ln_a:
                lenmx = len(ts)
        
        # 给出最后一个数据,以调整时间序列数据的长度        for i, ts in enumerate(tsdata):
            dta\[i\] = ts + \[ts\[-1\]\] * n_dd
    
    # 转换为矢量    stack_list = \[\]    for j in range(len(timeseries_dataset)):
       
        stack_list.append(data)
    
    # 转换为一维数组    trasfome\_daa = np.stack(ack\_ist, axis=0)
    return trafoed_data

数据集准备

# 文件列表flnes= soted(go.ob('mpldat/smeda*.csv'))
# 从文件中加载数据帧并将其存储在一个列表中。for ienme in fiemes:
    df = pd.read\_csv(filnme, indx\_cl=one,hadr=0)    flt.append(df)

聚类结果的可视化

# 为了计算交叉关系,需要对它们进行归一化处理。# TimeSeriesScalerMeanVariance将是对数据进行规范化的类。sac\_da = TimeeiesalerMVarne(mu=0.0, std=1.0).fit\_trnform(tranfome_data)# KShape类的实例化。ks = KShpe(\_clusrs=2, n\_nit=10, vrboe=True, rano_stte=sed)
yprd = ks.ft\_reitsak\_ata)# 聚类和可视化plt.tight_layout()
plt.show()


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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类


01

02

03

04


用肘法计算簇数


什么是肘法...

  • 计算从每个点到簇中心的距离的平方和,指定为簇内误差平方和 (SSE)。
  • 它是一种更改簇数,绘制每个 SSE 值,并将像“肘”一样弯曲的点设置为最佳簇数的方法。
#计算到1~10个群组 for i  in range(1,11):
    #进行聚类计算。
    ks.fit(sacdta)
    #KS.fit给出KS.inrta_    disorons.append(ks.netia_)
plt.plot(range(1,11), disorins, marker='o')

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