代码实现 python

Shapelets是一种时间序列分类算法，可以用Python实现。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from tslearn.shapelets import ShapeletModel

# 生成示例数据
X_train = np.random.random((100, 50, 1))
y_train = np.random.randint(0, 2, size=100)
X_test = np.random.random((50, 50, 1))
y_test = np.random.randint(0, 2, size=50)

# 训练Shapelet模型
shapelet_model = ShapeletModel(n_shapelets_per_size={10: 5}, max_iter=1, verbose_level=0)
shapelet_model.fit(X_train, y_train)

# 提取Shapelet特征
X_train_shapelet = shapelet_model.transform(X_train)
X_test_shapelet = shapelet_model.transform(X_test)

# 使用KNN分类器进行分类
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train_shapelet, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test_shapelet)

# 输出分类结果
print("Accuracy:", np.mean(y_pred == y_test))

这个示例代码使用了tslearn库中的ShapeletModel类来训练Shapelet模型，并使用KNN分类器进行分类。在这个示例中，我们生成了一些随机的时间序列数据，并将它们分为训练集和测试集。然后，我们使用ShapeletModel类来训练Shapelet模型，并提取Shapelet特征。最后，我们使用KNN分类器对测试集进行分类，并输出分类准确率。