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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。

awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现
Github变点检测开源项目数据挖掘时间序列分割机器学习语义分割
该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。
TS-TCC - 创新的时间序列无监督表示学习方法
GithubIJCAI对比学习开源项目时间序列自监督学习表示学习
TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。
gpttools - 通过gpttools在R项目中无缝集成大型语言模型
API服务GithubR语言gpttools大型语言模型开源项目隐私声明
gpttools旨在帮助R包开发者方便地在项目工作流中集成大型语言模型(LLMs)。该工具兼容OpenAI和其他热门AI服务提供商,如Anthropic、HuggingFace、Google AI Studio和Azure OpenAI,提供多样化的选择。安装便捷,可从GitHub和R-Universe获取。用户需注意配置API服务和保护隐私,包括设置OpenAI API密钥并在版本控制中忽略敏感信息。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
kdtree-rs - Rust实现的K维树库 支持快速空间索引和邻近搜索
GithubKdTreeRust开源项目数据结构最近邻查找空间索引
kdtree-rs是一个Rust语言实现的K维树库,用于快速空间索引和最近邻查找。该库提供API支持多维点数据的添加和最近邻点查询。kdtree-rs在性能测试中表现良好,适用于需要高效空间数据结构的项目。这个开源库采用Apache 2.0和MIT双重许可。
mlr3 - 现代化的R语言机器学习框架
GithubR语言mlr3开源项目数据分析机器学习模型训练
mlr3是一个现代化的R语言机器学习框架,专注于高效和面向对象的设计。它提供构建机器学习模型的基本组件,支持分类、回归等任务,并具有良好的可扩展性。该框架利用R6类和data.table实现清晰的面向对象设计和快速数据处理。mlr3提供交叉验证等重采样方法和丰富的性能评估指标。作为mlr的继任者,mlr3克服了前身的局限性,为研究人员和数据科学家提供更灵活、更易维护的机器学习工具。
umap - 先进的流形学习和数据降维算法
GithubUMAP开源项目数据可视化机器学习聚类降维
UMAP是一种高效的非线性降维和数据可视化算法。它能处理大规模高维数据,支持多种距离度量,可用于监督和半监督学习。UMAP在保持数据全局结构方面表现优异,运行速度快,理论基础扎实。该项目还包含densMAP功能,可在降维同时保留局部密度信息。作为t-SNE的有力替代,UMAP适用于多种机器学习场景。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
qualtRics - R语言下的Qualtrics调查数据处理工具
APIGithubR包qualtRics开源项目数据分析问卷调查
qualtRics是一个R语言软件包,专门用于处理Qualtrics在线调查平台的数据。该包通过Qualtrics API自动获取和预处理调查数据,简化了分析流程。主要功能包括获取调查列表、下载数据和读取CSV文件。此外,qualtRics还提供了API凭证存储、元数据检索等辅助功能,方便研究人员管理和分析Qualtrics数据。作为CRAN上唯一提供此功能的包,qualtRics已被纳入Qualtrics官方API文档。
sparklyr - 将R语言与Apache Spark无缝集成的数据分析框架
Apache SparkGithubR语言sparklyr开源项目数据分析机器学习
sparklyr是一个为R语言提供Apache Spark接口的开源包。它允许用户使用dplyr语法处理大规模数据,执行分布式机器学习算法,并运行分布式R代码。该框架集成了Spark生态系统的多个组件,如MLlib、H2O和XGBoost等。通过sparklyr,数据科学家可以利用Spark的分布式计算能力,高效完成大数据分析和机器学习任务,无需深入了解Spark的底层实现。
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