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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股
票价格时间序列聚类数据分析报告
来源：大数据部落丨有问题百度一下“巾山心-居”就可以了
这次，
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Algorithm3:C]=(X,A;)
Input:X直nmatrix<K>
lengthmthatareinitiallyz-<ie.
Output:JI^Xisan71-by-lvectojcant乱ird口密theasuignmentof7itimeseriesto上clustersfinitialisedrandomly).CisaA>by-r/imatrixcontainingfccentrcidsoflengthm(initializedaisvectorswithallEeros).
iter—0
IDXf1[]
whileIDXl=!DXfantiii-er<3100do
IDXf1IDX
HRefinementstep
forj1tufcdo
Xf^[]fori<—1idtide?
ifIDX(i}=jthen
lxmx(oi
10
C(j)1ShapeEj：iractiD7L(X,tG(j))//AsaigiuDQntstepfuri1iundu
miTtJ-isi<—oo
fot$—
//Algorithm2
ifdisiVrnindisithieii-t—ciiaf
HALgorittun1
k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配簇。
将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类
更新群集质心向量
重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。
R语言k-Shape
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start<-"2014-01-01"
df_7974%>%
+filter(date>(start))
#Atibble:1,222x10
dateopenhighlowclose
volumeclose_adjchangerate_of_changecode
12014-01-0614000143301392014320
1013000
14320
310
7974
22014-01-0714200143801406014310
887900
14310
-10
-
7974
32014-01-0814380160501438015850
3030500
15850
1540
7974
42014-01-0915520155301514015420
1817400
15420
-430
-
7974
52014-01-1015310161501523016080
2124100
16080
660
7974
62014-01-1415410157551537015500
1462200
15500
-580
-
7974
72014-01-1515750158801526515360
1186800
15360
-140
-
7974
82014-01-1615165154101494015060
1606600
15060
-300
-
7974
92014-01-1715100152701457514645
1612600
14645
-415
-
7974
102014-01-201194513800119351374510731500
13745
-9
缺失度量与前一个工作日的值相互补充。（K-Shape允许一些偏差，但以防万一）
每种股票的股票价格和股票价格变化率。
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