多元时间序列智能传感工具箱
isensing的Python项目详细描述
智能传感工具箱
智能感知工具箱（isensing）是一个python包，主要用于多变量时间序列分析。这个工具箱包括多个开源机器学习算法和统计计算。
在数据分析中，要理解大量的数据，需要机器学习处理来自不同来源的数据集，以便产生见解。对于一个节点在时间序列中产生多个特征的数据点的情况，大量的节点将使分析更具挑战性。
ISensing提供了一系列算法，用于特征提取、分解和异常检测。
安装
iSensing是基于Python3构建的。要安装ISensing，请确保已安装Python3和PIP。
pipinstallisensing
依赖性
pandas
numpy
scipy
sklearn
statsmodels
matplotlib
plotly
shapely
这些依赖项将使用pip自动安装。
模块
异常
# classAlphaHullHDR# functionsoutlier_detection()isensing_anomalies()
分解
# classRobustPCA
特征提取
# functionsmultiple_regression()fast_DTW()pearsonr_correlation()
教程
# functionsmultiple_regression()fast_DTW()pearsonr_correlation()
教程
参考文献
- https://github.com/robjhyndman/anomalous-acm
- http://blog.thehumangeo.com/2014/05/12/drawing-boundaries-in-python/
- https://feb.kuleuven.be/public/u0017833/Programs/pca/robpca.txt
许可证
apache许可证2.0
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