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

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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

2023-04-19 16:35| 来源: 网络整理| 查看: 265

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KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例

，时长06:05

时序数据的聚类方法

该算法按照以下流程执行。

使用基于互相关测量的距离标度（基于形状的距离：SBD）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）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()

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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