基于时间序列的模糊循环聚类

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

聚类分析在时间序列数据挖掘中扮演着至关重要的角色，是众多领域应用的关键，例如医学图像分析、气象预测和金融市场分析等。然而，如何有效地对长时间序列进行聚类分析仍然是一个具有挑战性的课题。 本研究提出了一种基于全局特征和核力场的长时间序列聚类方法。该方法首先提取时间序列的全局特征，然后利用核力场对这些特征进行聚类。实验结果表明，该方法能够有效地对长时间序列进行聚类，并且具有较高的准确性和效率。

针对当前时间序列决策研究方法存在的问题，提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法，并通过实验分析验证了该方法能够有效捕捉多变量时间序列子序列的形态及后期趋势或状态的决策信息。

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

使用索引技术快速挖掘相似的时间序列，保证不会出现假阴性。

介绍了利用MATLAB实现图像分割的模糊聚类算法，其中包括经典的FCM算法以及内核化FCM（KFCM）方法。该方法允许用户自定义内核函数，以实现更灵活的图像分割。

本研究引入模糊时间序列模型，基于重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料（1971-2007年）和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数、洪涝指数等数据，对2001-2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温以及春季旱情指数进行了预测分析。研究还比较了模型预测结果与实测值，并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度分析。结果显示，模糊时间序列模型在短期气候预测中表现出良好的预测能力和稳定性。

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

我在大学期间修读了时间序列课程，使用R语言建立了多种时序模型。之前发布了两篇相关博客，收到很多网友的私信，请求我分享数据。现在特将数据整理上传，同时推荐一个资源链接：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/ftsnotes/html/_ftsnotes/rsoft.html 这是北京大学数学科学学院金融数学系《金融时间序列分析》课程的备课资料，使用了Ruey S. Tsay的《金融数据分析导论：基于R语言》作为主要教材。备课笔记的PDF版本可通过页面顶部的PDF图标下载。