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论文阅读_时序聚类K-Shape
这是一篇发表于2015年SIGMODE数据管理国际顶会的论文，它主要针对时序数据的聚类问题，提出了K-Shape方法。与以往的方法相比，它优化了距离计算方法，质心计算方法，还引入了提取频域特征方法，以提升效率。
下面是我分享给大家的聚类分析算法论文，欢迎阅读。 引言 聚类分析算法是给定m维空间R中的n个向量，把每个向量归属到k个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。
K-means算法：将n个数据点分成k个簇，每个数据点属于距其最近的簇，簇的中心点通过所有点的均值计算得到。层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。
K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。
k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。
平均数预测法适用的时间序列类型是什么形态?
适用：时间序列数据是水平型变动的预测，不适用于明显的长期变动趋势和循环型变动趋势的时间序列预测。
平均数时间序列如下：一系列同类的平均指标数值依时间顺序排列形成的数列就是平均数时间序列，主要反映的是客观现象一般水平的发展变化过程。
【答案】：A 本题考查移动平均法。简单移动平均法一般适用于时间序列数据是水平型变动的预测，不适用于明显的长期变动趋势和循环型变动趋势的时间序列预测。
时间序列数据处理基础
平稳化的基本思路是：通过建模并估计趋势和季节性这些因素，并从时间序列中移除，来获得一个稳定的时间序列，然后再使用统计预测技术来处理时间序列，最后将预测得到的数据，通过加入趋势和季节性等约束，来还原到原始时间序列数据。
数据收集：首先，通过观测、调查、统计和抽样等方法获取被观测系统的时间序列动态数据。这是整个分析过程的基础，数据的质量和准确性对分析结果有着直接的影响。
在开始探查分析前，我们需要先确定时间序列的模式。常见的模式有：很多时候时间序列会同时包含趋势、季节以及周期性。美国新建房屋销售额表现出强烈的 年度季节性 ，以及周期为6~10年的 周期性 。
时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。
时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。
时间序列建模基本步骤是：①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。
时间序列数据怎样划分训练集,测试集和验证集
方案一：设置1月-6月为训练集，7月-9月为测试集，10月-12月为验证集；方案二：设置1月-6月为训练集，7月-9月为验证集，10月-12月为测试集。训练集：是用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络中的参数。
留出法 (hold-out) ： 一部分为训练集，一部分为测试集。
训练集：训练集是机器学习模型用于训练和学习的数据集。通常情况下，训练集是原始数据集的一部分，用于训练模型的参数。模型通过训练集来学习数据的特征，并产生一个模型，以便在之后的预测中使用。
在这种数据集划分法中，我们将数据集划分为k个子集， 每个子集均做一次测试集，每次将其余的作为训练集 。在交叉验证时，我们重复训练k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证的正确率作为最终的结果。
模型参数分为 训练参数 和 超参数 ，其中前者是在训练集上训练得到的，而后者是在训练之前由用户指定的，比如学习率、迭代次数等。 机器学习中，样本集通常会被分为 训练集、 验证集 和 测试集 ，其中训练集和测试集是必须有的。
到此，以上就是小编对于时序数据适合用什么图表示的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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