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dtwclust

R语言时间序列聚类工具包 支持多种算法和距离度量

时间序列聚类动态时间规整DTWR语言包聚类算法Github开源项目

dtwclust是一个用于时间序列聚类的R语言包，实现了多种聚类算法，包括传统方法和新型的k-Shape、TADPole等。该包支持分区、层次和模糊聚类，提供DTW、GAK、软DTW等距离度量，并针对DTW进行了优化。它还包含聚类有效性指数、多变量支持和并行计算功能。dtwclust设计灵活，允许用户自定义距离度量和质心计算方法，适用于各类时间序列聚类任务。

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介绍相关项目
drake - R语言数据分析工作流管理与优化工具
GithubR包drake复现性工作流开源项目数据分析
drake是一款针对R语言的数据分析工作流管理工具。该工具能够智能分析工作流程,自动跳过已更新的步骤,并支持分布式计算。drake通过提供结果与代码和数据的一致性证据,增强研究可信度。它允许研究者灵活修改内容,显著提升数据科学项目的效率和可重复性。
tidytext - 应用整洁数据原则的R文本挖掘工具包
GithubR语言tidytext可视化开源项目数据处理文本挖掘
tidytext是一个基于R语言的文本挖掘工具包，运用整洁数据原则简化文本分析流程。它提供文本格式转换函数，实现与其他文本挖掘包的兼容。支持词频统计、情感分析和主题建模等任务，可与dplyr、ggplot2等R包集成使用。tidytext通过标准化和简化流程，提高了文本分析的效率和一致性。
fable - R语言时间序列预测包 支持多种模型与可视化
ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测
fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。
tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库
GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取
tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习
该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。
quantmod - R语言量化金融分析与交易框架
GithubR语言包quantmod交易分析开源项目数据可视化金融建模
quantmod是一个R语言包，为量化金融分析和交易提供了完整框架。它简化了数据管理和可视化流程，支持多源数据导入、图表绘制和技术指标集成。包含getSymbols()和chartSeries()等核心功能，可轻松获取金融数据并生成交互式图表。与TTR包兼容，支持添加各种技术分析指标。这个开源工具适用于金融分析师、交易者和研究人员，有助于提高金融建模效率。
sweep - R语言时间序列预测工具 扩展broom功能简化分析
Githubbroom扩展forecast包sweeptidyverse开源项目时间序列预测
sweep是一个R语言包，扩展broom工具用于时间序列预测和分析。它与tidyverse生态系统集成，提供tidy、glance和augment函数处理forecast包模型。sweep将forecast对象转换为tibble，方便使用dplyr、tidyr和ggplot操作和可视化。支持批量预测多个时间序列组和比较多个模型，简化预测工作流程。
fastverse - R语言高性能统计计算和数据处理框架
GithubR语言fastverse包管理开源项目数据处理高性能计算
fastverse是一个用于R语言的高性能统计计算和数据处理框架。它集成了多个优化的软件包,通过使用编译代码提高R的运行速度,支持复杂的统计和数据操作,同时减少了依赖项。fastverse提供了简便的安装、加载和管理工具,允许用户自定义扩展。核心包包括data.table、collapse、kit和magrittr,提供了基于C/C++的高效统计和数据处理功能。
text2vec - R语言高效文本分析与NLP框架
GithubR软件包text2vec开源项目文本分析自然语言处理高性能计算
text2vec是一个R语言包，为文本分析和自然语言处理提供高效框架和简洁API。该包以C++编写，支持多线程并行处理，具有优秀性能和可扩展性。text2vec提供流式API，无需将全部数据加载到内存。它注重简洁、一致、灵活、快速和内存效率，是文本处理的理想工具。text2vec可用于文本向量化、主题建模、情感分析等任务，为研究人员和数据科学家提供强大的文本处理工具。该项目欢迎社区贡献，包括测试反馈和代码改进。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。
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