使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现
我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验,并且进行可视化
让我们看看下面的时间序列:
如果沿着y轴移动序列添加随机噪声,并随机化这些序列,那么它们几乎无法分辨,如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇:
上面的图表是使用以下脚本创建的:
https://avoid.overfit.cn/post/939876c1609140ac803b86209d8ee7ab
我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验,并且进行可视化
让我们看看下面的时间序列:
如果沿着y轴移动序列添加随机噪声,并随机化这些序列,那么它们几乎无法分辨,如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇:
上面的图表是使用以下脚本创建的:
https://avoid.overfit.cn/post/939876c1609140ac803b86209d8ee7ab
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· .NET10 - 预览版1新功能体验(一)
2022-10-16 使用基于注意力的编码器-解码器实现医学图像描述