Python实现的多元时间序列机器学习算法

资源摘要信息:"Matlab最简单的代码-manifolder是一个Python实现，它是用于机器学习多元时间序列的“经验内在几何”（EIG）算法。该算法最初由Talmon和Coifman在2014年发表的论文《使用经验几何学对随机动力系统进行本征建模》中进行了描述，Ronen Talmon在2013年编写的代码被移植到了Python中。该端口在MIT许可下是开源的，代码库的文件名称为manifolder-master。 首先，我们需要理解EIG算法的基本概念。EIG是一种基于流形学习的算法，它可以将数据从原始空间映射到一个低维空间，在这个低维空间中，数据的内在几何结构被揭示出来。这对于理解高维数据，尤其是时间序列数据，有着重要的意义。EIG通过构建一个图来表示数据的局部结构，然后利用拉普拉斯算子来寻找这个图的最优表示。 在Python中实现EIG算法的manifolder库，提供了一个类似sklearn的接口，这使得它很容易被集成到现有的Python数据科学工作流中。在最简单的情况下，数据以时间序列的形式加载，其中行表示时间步骤，列表示特征。在manifolder类内部，数据以列为时间的形式进行转置存储，以便与原始代码兼容。 manifolder库的主要特点包括： 1. 可以处理多元时间序列数据，这对于理解和预测动态系统的变化非常有用。 2. 提供了一个类似sklearn的接口，使得用户可以轻松地使用该库。 3. 该库是开源的，遵循MIT许可证，这意味着你可以自由地使用和修改它，只要保留原作者的版权声明。 在实际使用manifolder库时，首先需要导入manifolder库，然后加载数据。这里，我们通常使用pandas库来加载数据。数据加载后，我们可以创建一个manifolder对象，并对数据进行处理。处理的结果是将原始数据映射到一个新的低维空间，这个新空间更好地揭示了数据的内在几何结构。 总的来说，manifolder库是一个强大的工具，可以用于机器学习多元时间序列数据。它基于EIG算法，可以揭示数据的内在几何结构，这对于理解和预测动态系统的变化非常有用。此外，manifolder库提供了一个类似sklearn的接口，使得用户可以轻松地使用该库。最后，manifolder库是开源的，遵循MIT许可证，这意味着你可以自由地使用和修改它。"