【源码】基于时间序列的异常行为模式挖掘

项目简介

本项目旨在从时间序列数据中检测和识别异常行为模式。异常行为模式挖掘在金融分析、工业故障检测、医疗诊断等众多领域有广泛应用。

项目的主要特性和功能

1. 数据降维处理（PAA）：运用分段聚合逼近（PAA）方法对原始数据降维，提升后续算法效率。
2. 子序列划分与模板选择：采用多层次极值划分法将时间序列划分为多个子序列，并选定一个作为模板用于后续计算。
3. 动态时间规整（DTW）算法：利用DTW算法计算模板子序列与其他子序列的相似度，从而识别异常序列。
4. 可视化展示：提供可视化功能，直观呈现时间序列数据、切割点以及异常行为模式。

安装使用步骤

前提条件

• Python环境（建议使用Python 3.x）
• 所需的Python库：numpy、matplotlib、pandas等。

安装步骤

1. 复制或下载本项目代码。
2. 在命令行中导航到项目目录。
3. 运行Python脚本，按提示输入必要的参数和数据。

使用示例

以test.py为例，使用步骤如下： 1. 导入必要的模块和函数。 2. 加载原始数据。 3. 使用PAA方法对数据进行降维处理。 4. 划分子序列并计算DTW距离。 5. 识别异常序列并输出。 6. 可选：可视化展示结果。

注意事项

1. 确保输入数据的格式正确。
2. 本项目中的某些算法可能需调整参数以适应不同的数据集。
3. 使用可视化功能时，确保安装了必要的图形库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】