在 R/python/MOA 中实现的在线时间序列算法

Posted 2023-03-11

【中文标题】在 R/python/MOA 中实现的在线时间序列算法

【英文标题】：Online time series algorithms implemented in R/python/MOA

【发布时间】：2016-09-26 14:17:14

【问题描述】：

我正在寻找已实施的在线学习时间序列算法。 R、Python、MOA 或任何其他工具是否实现了这类算法？

TIA！

【问题讨论】：

你在找什么样的在线学习时间序列算法？与给定模板匹配的模式？主题发现？

【参考方案1】：

有点晚了，但如果有人在寻找答案，我会分享我所知道的：

PYTHON：sklearn 聚类算法。 MiniBatchKMeans 和 Birch：这两种算法实现都有一个 partial_fit 方法，允许您通过它们以增量更新的方式流式传输数据（允许在线学习）。

JAVA：MOA 框架。 实现了许多众所周知的流聚类算法（CluStream、DenStream 等）。您可以通过以下方式使用它：

终端 用户界面（见clustering demo） 代码（Java API）

查看 MOA 网站中的“downloads”部分，或直接查看Github 上的源代码。

R：streamMOA：作为 MOA [Java] 类的 包装器 的 R 包。请参阅manual。