基于时间序列的聚类分析算法实现
该资源提供基于时间序列的聚类分析算法实现,适用于股票时间序列等数据分析,资源代码库:clustering-algorithms-master
算法与数据结构
4
2024-05-24
SAX-VSM公开发布详细信息请访问我们的网站
我们的SAX-VSM代码公开发布支持我们在IEEE第13届国际数据挖掘会议上的发表。请注意,我们的算法建立在先前研究的基础上,并提供了可解释的时间序列分类算法。
数据挖掘
2
2024-07-13
时间序列AR模型ACF PACF代码实现
介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型,并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。
统计分析
0
2024-10-16
Java常用算法与数据挖掘算法实现
本资源提供了丰富的Java算法实现以及常见数据挖掘算法的讲解与代码示例。
内容概要:
Java常用算法: 包含近百种常用算法的Java源代码实现,涵盖了各种数据结构和算法问题。
数据挖掘算法: 提供了多种常用数据挖掘算法的详细教学材料和配套源代码,例如:
神经网络算法
K-Means动态聚类算法
其他聚类算法
通过本资源,您将获得从理论到实践的全面指导,助您快速掌握数据挖掘的核心技术。
数据挖掘
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2024-05-29
时间序列建模(ARIMA):概念与案例
时间序列是一种按固定时间间隔排列的数据集,通过分析其变化规律,可用于预测未来趋势。ARIMA(自回归移动平均差分模型)是一种常用的时间序列模型,用于预测基于历史数据的数据序列。它包含三个分量:自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)。在使用 ARIMA 模型时,需要确保数据序列平稳(均值和方差随时间保持恒定),并通过对数转换或差分使其平稳。模型的步骤包括:确定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数,然后建立模型并进行预测。
统计分析
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2024-04-30
Pandas时间序列数据: 转换与处理
Pandas时间序列数据: 转换与处理
本篇主要讲解如何使用Pandas转换与处理时间序列数据, 涉及以下几个核心概念:
时间相关的类: Timestamp, Period, Timedelta
Timestamp: 属性与使用方法
Period: 属性与使用方法
DatetimeIndex: 创建与使用, 函数参数详解
PeriodIndex: 创建与使用, 函数参数详解
课堂案例: 通过实际案例, 深入理解Pandas时间序列数据处理技巧
统计分析
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2024-05-12
协整分析与时间序列建模
这一算法是一种基于MATLAB编写的协整建模工具,能够直接应用于数据序列的分析。
算法与数据结构
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2024-07-17
动态时间弯曲算法应用于时间序列异步相关性分析
时间序列数据挖掘中,相关性分析至关重要。为突破传统方法仅限于同步相关性分析的局限,本研究提出了一种基于动态时间弯曲 (DTW) 的时间序列异步相关性分析方法。该方法利用 DTW 算法获取时间序列数据的最优弯曲路径,并将路径元素扩展为反映原始时间序列异步相关性的新序列。通过计算新序列之间的相关系数,可以有效地度量原始时间序列的异步相关性。数值实验结果表明,该方法扩展了时间序列数据的相关性分析研究,并具有较强的鲁棒性。
数据挖掘
5
2024-05-19
XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术
《XGBoost与ForecastXGB的时间序列预测技术》是一篇关于如何利用ForecastXGB包进行时间序列预测的文章。详细介绍了如何利用XGBoost算法结合Rob Hyndman的Forecast包处理时间序列数据,实现精准的预测功能。ForecastXGB包提供了简便的API,有效地处理时间序列数据中的季节性变化等因素。
算法与数据结构
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2024-08-28