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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
rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集
GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据
RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术，同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包，RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持，是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。
dtm - 分布式事务框架DTM支持多模式跨语言应用
DTMGithub分布式事务工作流开源项目微服务数据一致性
DTM是一个开源分布式事务框架，提供跨服务的数据一致性解决方案。支持saga、tcc、xa等多种模式，兼容多种编程语言和存储引擎。具有高可用性和水平扩展能力，适用于缓存管理、库存扣减、订单系统等场景。已在腾讯、字节跳动等公司得到应用。
usethis - R项目和包开发工作流程自动化工具
GithubR包usethis工作流开源项目自动化工具项目开发
usethis是一款为R项目和包开发而设计的工作流程自动化工具。它通过自动化项目设置和开发过程中的重复性任务，适用于R包和非包项目。usethis提供了一系列use_*()函数，用于快速创建项目结构、设置许可证、管理依赖、创建文档和测试文件等。这个工具的交互式提示和自动化操作提高了R项目开发的效率和一致性。
Awesome-Deep-Graph-Clustering - 最新深度图聚类方法和资源汇总
Github图神经网络图聚类开源项目无监督学习深度学习自编码器
ADGC项目汇集了最新深度图聚类研究成果,包括重构性、对比性和生成性等多种方法的论文、代码和数据集。此外还收录了重要的综述文献,为研究人员提供了全面的深度图聚类资源和最新进展。
shiny - R语言交互式Web应用开发框架
GithubR语言Shiny交互式网络应用响应式编程开源项目数据可视化
Shiny是一个R语言框架，用于创建交互式Web应用。它采用反应式编程模型，提供预构建组件和默认样式，无需深入HTML/CSS/JavaScript。Shiny支持R Markdown集成、性能优化、模块化开发，并拥有丰富的扩展生态系统。适合数据科学家和开发者快速构建动态应用。
Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具
Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测
Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。
gptstudio - R语言开发的AI助手 整合大型语言模型提升效率
APIGithubLLMOpenAIR包gptstudio开源项目
gptstudio是一个R语言包，旨在将大型语言模型(LLMs)集成到R开发工作流中。它支持多个AI服务提供商，如OpenAI、HuggingFace和Anthropic。开发者可通过API设置使用代码补全、文本生成等AI功能。该工具注重提高开发效率，并考虑了数据隐私和安全性。gptstudio为R语言开发者提供了一种便捷的方式来利用AI技术增强编程能力。
Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库，整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务，提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码，为时间序列研究提供全面的参考。
pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合
Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析
该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。
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