不同长度的时间序列的聚类方法即代码示例
时间: 2023-06-11 19:10:40 浏览: 88
时间序列聚类是一种将相似的时间序列数据分组的无监督学习方法。下面是几种不同长度时间序列的聚类方法及其代码示例:
1. k-means聚类
k-means是一种常用的聚类算法,可以用于聚类不同长度的时间序列数据。
代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成10组长度为100的时间序列数据
data = []
for i in range(10):
ts = np.random.rand(100)
data.append(ts)
# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data)
# 输出每个时间序列所属的簇
print(kmeans.labels_)
```
2. DBSCAN聚类
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,可以用于聚类不同长度的时间序列数据。
代码示例:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# 生成10组长度为100的时间序列数据
data = []
for i in range(10):
ts = np.random.rand(100)
data.append(ts)
# 聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(data)
# 输出每个时间序列所属的簇
print(dbscan.labels_)
```
3. 基于距离矩阵的聚类
距离矩阵聚类是一种将时间序列数据转化为距离矩阵后进行聚类的方法,可以用于聚类不同长度的时间序列数据。
代码示例:
```python
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import numpy as np
# 生成10组长度为100的时间序列数据
data = []
for i in range(10):
ts = np.random.rand(100)
data.append(ts)
# 计算距离矩阵
dist_mat = pdist(data, metric='euclidean')
# 聚类
linkage_mat = linkage(dist_mat, 'ward')
# 画出聚类树状图
dendrogram(linkage_mat)
```
以上是几种不同长度时间序列的聚类方法及其代码示例,根据具体数据的特点选择合适的聚类算法进行应用。