关于数据挖掘:Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化附代码数据

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=27078

最近咱们被客户要求撰写对于 KShape 对工夫序列进行聚类的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

时序数据的聚类办法，该算法依照以下流程执行。

  1. 应用基于相互关测量的间隔标度（基于形态的间隔：SBD）
  2. 依据 1 计算工夫序列聚类的质心。（一种新的基于质心的聚类算法，可保留工夫序列的形态）
  3. 划分成每个簇的办法和个别的 kmeans 一样，然而在计算间隔尺度和重心的时候应用下面的 1 和 2。
import pandas as pd

    # 读取数据帧，将其转化为工夫序列数组，并将其存储在一个列表中    tata = []    for i, df in enmee(dfs):

        

        # 查看每个工夫序列数据的最大长度。for ts in tsda:

            if len(s) > ln_a:

                lenmx = len(ts)

        

        # 给出最初一个数据，以调整工夫序列数据的长度        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

数据集筹备

# 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)

聚类后果的可视化

# 为了计算穿插关系，须要对它们进行归一化解决。# 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 工夫序列聚类办法对股票价格工夫序列聚类

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03

04

用肘法计算簇数

  • 什么是肘法...
  • 计算从每个点到簇核心的间隔的平方和，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”一样蜿蜒的点设置为最佳簇数的办法。

    # 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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[R 语言用泊松 Poisson 回归、GAM 样条曲线模型预测骑自行车者的数量](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492508&idx=1&sn=ea5713493413c251cdd5c2104c80f4cb&chksm=fd92dd97cae554810882ab453f5d45dd61e6699a67c41202ea6fc50cab3c5fc1398f8efa736f&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言中的多项式回归、B 样条曲线 (B-spline Curves) 回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247491963&idx=1&sn=dcf6f3c7dadf5dd449060c9001bb4466&chksm=fd92df70cae55666baace37b76c44e3a439cc53cdf50aa9e1a5c73d06470cd29baf7a583f37f&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言狭义相加模型 (GAMs)剖析预测 CO2 工夫序列数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495111&idx=1&sn=6a918ec70f6055e1e680160dbb4db655&chksm=fd92d3cccae55ada6264dcb7a9fd3996688d5616f3e04b0634a83ae5266f2e508f7e9d67bbe7&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言中实现狭义相加模型 GAM 和一般最小二乘 (OLS) 回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247495047&idx=1&sn=0afeb7e0614f936d554b2ecddb42e8dd&chksm=fd92d38ccae55a9a2ed44cc090a403b45782203ac1040ba4eaa33bf3165734517eb628415e4e&scene=21#wechat_redirect)  
[在 r 语言中应用 GAM（狭义相加模型）进行电力负荷工夫序列剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247493193&idx=2&sn=e12e1946b1b650dde707444fb4b3b202&chksm=fd92d842cae55154975aab8696680d4b51eff20b9ce765ea13ea6211e378b0bcf0dd422a7f5d&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言用泊松 Poisson 回归、GAM 样条曲线模型预测骑自行车者的数量](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492508&idx=1&sn=ea5713493413c251cdd5c2104c80f4cb&chksm=fd92dd97cae554810882ab453f5d45dd61e6699a67c41202ea6fc50cab3c5fc1398f8efa736f&scene=21#wechat_redirect)  
[Python 用狭义加性模型 GAM 进行工夫序列剖析](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492268&idx=2&sn=375ecb35c5d83bd11a597302cb3f03a0&chksm=fd92dca7cae555b10e66e082ae7d10a3420c5c8f1498426ea443e7e3429f68ab9d07fb7ba50f&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言狭义线性模型 GLM、多项式回归和狭义可加模型 GAM 预测泰坦尼克号幸存者](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247492140&idx=1&sn=843b0c171b2b8a6574a6585fda0263dd&chksm=fd92dc27cae55531a04913c9f9332bdbf1b5adb0da209f3aa4c256d5456b6ea64b10a40b4b71&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言中的狭义线性模型（GLM）和狭义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归剖析保险资金投资组合信用风险敞口](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247489964&idx=3&sn=8ce0c4a13c1e03422b69c8d4398e8414&chksm=fd9127a7cae6aeb11709a2fe0cf8c16b875aa3c5037420ac0f56545a7ec7f9020cd296068f2e&scene=21#wechat_redirect)  
[R 语言对用电负荷工夫序列数据进行 K -medoids 聚类建模和 GAM 回归](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTA1MDk4MA==&mid=2247488780&idx=2&sn=c56669c116190eb04e2639194cb912f8&chksm=fd912b07cae6a211fdb7c8e8dabd6045330657c14735f07b8356d90434e622a7a7e5c1f779f9&scene=21#wechat_redirect)

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数据挖掘
发表至： 数据挖掘
2023-03-15
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