问题标签 [tsclust]

MINDIST.SAX包TSclust中调用了一个函数。这是函数的主体：

从上面可以看出，还有另一个被调用的函数被SAX.breakpoints.table调用了。

我需要知道这个函数的确切定义（即SAX.breakpoints.table）。我试过SAX.breakpoints.table

也：

但是我没找到！

我不知道出了什么问题或如何解决它。你能帮我解决这个问题吗？

这是关于我的 RStudio 的信息：

和R：

更新：

和rgl：

我正在将TSclust包用于 SAX（符号聚合聚合）图。根据第 25 页上显示的示例，我正在使用该功能

但是，它会产生错误：

我无法调试它。即使我查看了 SAX.plot 函数的源代码，但我没有找到输入的相关错误消息。

所需的 R 数据对象可以在链接中找到

R 版本：3.2
TSclust 版本：1.2.3

我有一个由其他 R 包 TSclust 和 INT.PER 方法计算的相异矩阵。我想使用相异矩阵从 NbClust() 中检索最佳聚类数。但我得到一个错误。我怎样才能解决这个问题？

数据如下所示：> head(data) Temperature H1 H1.1 H1.2 H2A H2A.1 H2A.2 H2B 1 76.0 0.1221658 0.1595197 0.1610738 0.1235955 0.1177524 0.1243822 0.1674721 2 76.2 0.1221658 0.1612350 0.1644295 0.1219904 0.1174267 0.1235585 0.1724907 3 76.4 0.1233503 0.1622642 0.1674497 0.1215088 0.1203583 0.1242175 0.1763941 4 76.6 0.1270728 0.1650086 0.1711409 0.1235955 0.1229642 0.1261944 0.1788104 5 76.8 0.1377327 0.1710120 0.1795302 0.1288925 0.1275244 0.1304778 0.1808550 6 77.0 0.1497462 0.1766724 0.1845638 0.1365971 0.1346906 0.1350906 0.1799257 H2B.1 H2B.2 H3 H3.1 H3.2 H4 H4.1 H4.2 H5 1 0.1523897 0.1945701 0.1222222 0.1884615 0.1166915 0.1333333 0.1174917 0.1278462 0.1378109 2 0.1573529 0.1930618 0.1192848 0.1833333 0.1150522 0.1319372 0.1169967 0.1278462 0.1412935 3 0.1617647 0.1900452 0.1172414 0.1820513 0.1152012 0.1315881 0.1165016 0.1269231 0.1452736 4 0.1636029 0.1900452 0.1189017 0.1833333 0.1186289 0.1324607 0.1156766 0.1255385 0.1500829 5 0.1658088 0.1915535 0.1204342 0.1820513 0.1250373 0.1366492 0.1184818 0.1264615 0.1553897 6 0.1669118 0.1915535 0.1242656 0.1846154 0.1318927 0.1399651 0.1229373 0.1301538 0.1636816 H5.1 H5.2 H6 H6.1 H6.2 L1A L1A.1 L1A.2 L1B 1 0.1468591 0.1400607 0.1059308 0.1238255 0.1121990 0.1368595 0.1462733 0.1416422 0.1256369 2 0.1482173 0.1449165 0.1046128 0.1224832 0.1142857 0.1436364 0.1506211 0.1432551 0.1214968 3 0.1468591 0.1477997 0.1051071 0.1213087 0.1147673 0.1528926 0.1540373 0.1454545 0.1187898 4 0.1497453 0.1509863 0.1074135 0.1218121 0.1162119 0.1585124 0.1599379 0.1495601 0.1187898 5 0.1560272 0.1562974 0.1112026 0.1238255 0.1202247 0.1646281 0.1661491 0.1554252 0.1232484 6 0.1621392 0.1593323 0.1156507 0.1260067 0.1229535 0.1752066 0.1723602 0.1642229 0.1313694 L1B.1 L1B.2 PH1 PH1.1 PH1.2 PH2 PH2.1 PH2.2 1 0.1254317 0.1223464 0.1208623 0.1156293 0.1136827 0.1263651 0.1204644 0.1288344 2 0.1243328 0.1196927 0.1218359 0.1130014 0.1122271 0.1227769 0.1181422 0.1288344 3 0.1240188 0.1175978 0.1204451 0.1110650 0.1112082 0.1209048 0.1162554 0.1276074 4 0.1241758 0.1194134 0.1169680 0.1131397 0.1125182 0.1215289 0.1159652 0.1276074 5 0.1270016 0.1245810 0.1171071 0.1157676 0.1139738 0.1209048 0.1168360 0.1300613 6 0.1313972 0.1297486 0.1189152 0.1179806 0.1176128 0.1215289 0.1198839 0.1312883

我正在尝试使用 tsclust 进行时间序列聚类，我的数据集如下所示：

我有超过 500 个时间序列，每个时间序列有 8 个观测值在同一时间线上。我将 tsclust 应用于它，但按时间而不是按系列获得集群（如下所示）：

后来我发现 tsclust 只能按行工作。（来自 www.rdocumentation.org/packages/dtwclust/versions/3.1.1/topics/tsclust）

如果有任何其他类似的功能可以用来完成聚类分析？或者我如何改变我的数据格式来做到这一点？

我的原始代码如下所示：

任何帮助表示赞赏。先感谢您。

我使用以下 tsclust 语句对数据进行聚类

SURFSKINTEMP 很大，

然后，我想使用 cvi 来评估最佳聚类数“k”</p>

但是，有一个错误

在我的情况下，我如何评估最佳聚类数“k”？

我希望有人能帮助我。我一直想知道我的数据是如何聚集的，为此我一直在使用 R 中的 k-means 和肘部方法，正如 R-bloggers 博客中所建议的那样。

这是我的数据的示例（datanet）。我的聚类分析基于前三列 ACTIVITY X、ACTIVITY Y 和 ACTIVITY Z：

我已经获得了between_SS/total_SS89.0 % 的分数k=4，所以我非常有信心我的数据被分为 4 个集群。

现在，我想知道我的数据是否基于上面数据示例的事件列上的不同标签进行了 4 聚类。

我使用tsclust()了一种fuzzy-type 的聚类来查看我的数据是如何聚类的。这是我实现代码的方式：

最后一个命令plot(train_clust)允许我找到不同集群的各自质心：

plot(train_clust@cluster)显示每个数据点属于哪个集群：

但是，有没有办法知道每个数据点代表的事件列中的哪个标签？如前所述，我将我的数据tsclust()作为train矩阵输入，仅包括我的数据的前三列，如上所示（因为它们是具有值的列）。

如何实现第三列"Event"，以便每个数据点都有一个关联的标签（Head-up、Vigilance 等）？

我的目标是最终得到一个类似于这样的集群图：

希望这个问题很有趣，因为我对 R 还很陌生。感谢任何输入！

PS 如评论中所问：

我正在尝试使用时间序列聚类，遵循https://cran.r-project.org/web/packages/dtwclust/vignettes/dtwclust.pdf的优秀示例。但是，当我使用分区聚类时，种子对结果非常关键。有没有一种自动化的方法来运行具有多个种子的聚类并显示产生最低总聚类间距离的聚类？

谢谢

我对 R 很陌生，并尝试做一些时间序列聚类。

我使用该函数tsclust并希望在层次聚类中将dtwbasic距离与质心结合起来。dba

但是，当我尝试这样做时，我收到错误

“提供了‘质心’参数，但它不是一个函数，所以它被忽略了。”

我使用以下代码：

谁能告诉我我做错了什么？

非常感谢您的帮助！！

我正在对一个大型数据集（3000 个时间序列，每个 > 50 个点）进行时间序列聚类。因此，我想知道一旦我完成了分析，是否有可能：

• 导出模型，以便我可以快速聚类新系列。
• 导出“质心”，以便我可以将它们用作匹配新系列的模板。

一个简单的 MRE 可能看起来像这样

谢谢你，S