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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

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。

workflowr - R语言数据科学项目的组织管理与共享工具
GithubR包workflowr可重复研究开源项目数据科学项目管理
workflowr是一个R语言包,通过整合文学编程和版本控制技术,协助研究人员有效管理数据分析项目。它能生成包含时间戳、版本和文档的网站,增强项目的可重复性和协作效果。该工具提供项目模板,集成代码和结果,利用Git进行版本控制,并支持创建可共享的研究成果展示网站。R用户可以便捷地使用workflowr来优化研究流程,提高工作效率。
tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库
GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析
tsa4是一个综合性时间序列分析资源库,包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包,支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面:https://github.com/nickpoison/tsa4
TagAnomaly - 多时间序列异常检测数据标注与可视化工具
GithubShiny框架开源项目异常检测数据可视化时间序列标记工具
TagAnomaly是一款开源的多时间序列异常检测数据标注工具。它提供直观的可视化界面,支持用户在时间序列上选择和检查异常点,比较不同类别的时间序列,并利用Twitter异常检测算法提供参考。该工具还支持观察类别间分布变化,有助于创建高质量的异常检测模型训练数据集。TagAnomaly适用于需要处理多类别时间序列数据的数据科学和分析项目。
httr - R语言HTTP客户端包 简化Web API交互
API封装GithubHTTP请求R包httr开源项目网络通信
httr是一个R语言HTTP客户端包,封装了curl包以适应现代Web API需求。它提供主要HTTP方法函数,自动管理连接和cookie,支持OAuth,并简化请求配置。虽已有新版本取代,httr仍是处理HTTP请求的实用工具。
tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具
GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取
tsfresh是一个开源Python库,专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法,并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列,提供100多种预定义特征,并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务,兼容sklearn、pandas和numpy,可在本地或集群环境运行,为时间序列分析提供了高效解决方案。
elki - Java开源数据挖掘框架 聚焦聚类和异常检测研究
ELKIGithubJava开源项目异常检测数据挖掘聚类分析
ELKI是一个Java开源数据挖掘框架,重点研究聚类分析和异常检测算法。该框架提供了众多可参数化的算法和数据索引结构,以提升性能和扩展性。ELKI采用模块化设计,方便研究人员和学生进行扩展,并鼓励贡献新方法。作为一个公平、实用的算法评估和基准测试平台,ELKI支持多种数据类型、距离度量和文件格式。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包,支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程,实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口,便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型,支持多种计算设备,并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
targets - R语言数据科学工作流管理工具
GithubR语言targets可复现性开源项目数据科学管道工具
targets是一个R语言数据科学工作流管理工具,具有类似Make的功能。它可以智能跳过已更新的任务,利用隐式并行计算提高效率,并将文件处理为R对象。通过targets,用户可以高效、便捷地管理复杂的数据分析流程,提高结果的可重复性和可信度。该工具提供多种功能用于可视化、执行和读取工作流,适用于各类数据科学项目。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测
HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包,集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务,适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持,概率区间预测,以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用,为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
MODIStsp - 自动化处理MODIS陆地产品时间序列的R软件包
GithubMODIStspMODIS数据处理R包开源项目时间序列遥感
MODIStsp是一个用于自动化处理MODIS陆地产品时间序列数据的R软件包。它集成了下载、拼接、重投影和调整大小等多项预处理功能。用户可自定义处理MODIS HDF文件中的特定图层、提取质量指标和计算光谱指数。处理结果以单波段栅格文件格式保存。MODIStsp提供图形用户界面和命令行两种操作方式,方便不同需求的用户使用。这个开源工具由意大利国家研究委员会远程感应环境研究所开发,旨在简化MODIS数据的时间序列分析流程。
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