序列聚类

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时间序列聚类聚类算法在时间序列数据中的应用
时间序列的聚类算法应用真的是一个挺有意思的方向。尤其是你要那种每分钟、每小时、每天都有数据变动的项目时,用上这些聚类方法,多隐藏模式就能跑出来了。对比传统的表格数据,时间序列多了个“顺序”的事儿,所以聚类思路上也得跟着变点玩法。
基于时间序列的模糊循环聚类
基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。
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
生物序列聚类研究中的数据挖掘应用
生物序列聚类研究在数据挖掘技术的指导下取得了重要进展。
基于全局特征和核力场的时间序列聚类研究
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。
基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法——MATLAB开发
如果您使用我们的代码,请务必引用我们的论文《一种新的基于傅立叶功率谱的DNA序列聚类方法》!论文链接:http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2015.026
基于 MATLAB 的直接序列扩频通信系统仿真中个体聚类
2.1 个体聚类 2.1.1 数据格式 类似 POPGENE,数据格式对于聚类至关重要。首先,在 Excel 中输入所有个体数据,注意使用 2003 版本。然后,将数据转换为软件可识别格式。为此,打开软件并按照以下步骤操作: 选择“文件”→“编辑文件” 选择“XLS”文件类型并选择数据文件 执行“文件”→“另存为”并输入文件名,如 A.NTS 数据处理完成后,就可以进行聚类了。
修改序列
ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制,修改序列继续使用。
谷歌序列到序列教程Matlab代码实现
Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译(seq2seq)教程,这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型,特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器,结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识,为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。
数字趋势序列子序列匹配算法2007
数字趋势序列的子序列匹配算法是时序数据中的一项挺有意思的技术。针对传统趋势序列的一些局限,提出了数字趋势序列和趋势序列展开等新概念。算法通过计算片段的斜率来衡量趋势,使用动态时间规整(DTW)快速搜索算法来子序列匹配问题。算法分为三个部分:DTW 顺序搜索、约束机制、冗余消除机制,并且在实际股票数据中得到了验证。嗯,如果你对时序数据有兴趣,或者需要股票数据,这个算法还蛮实用的。