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用 GAF 将一维时间序列转换为二维图片

人工智能

时间序列在当今的数据科学领域中无处不在，从金融到医疗保健再到制造业，它们影响着广泛的行业。然而，处理这些一维数据可能会很有挑战性，尤其是在试图可视化它们或将它们用于机器学习模型时。

一种解决此问题的方法是将一维时间序列转换为二维图像。这可以通过称为 Gramian Angular Field (GAF) 的算法来实现，该算法可以将时间序列中的数据点转换为二维网格中的颜色值。

在本文中，我们将探讨 GAF 算法，并使用 Python 中的 GAF 包来演示如何将一维时间序列转换为二维图像。

GAF 算法

GAF 算法是一个无监督学习算法，它利用时间序列中的自相关来创建二维图像。算法的过程如下：

  1. 计算自相关矩阵： 对于给定的时间序列，计算其自相关矩阵。自相关矩阵中的每个元素表示时间序列在不同时滞下的相关性。
  2. 计算特征值和特征向量： 对自相关矩阵进行特征值分解，得到一组特征值和特征向量。特征值代表数据的方差，而特征向量则代表数据的模式。
  3. 构建 GAF 图像： 使用前 K 个特征值和特征向量，构建一个 K x K 的 GAF 图像。GAF 图像中每个像素的颜色值由相应的特征值和特征向量决定。

使用 GAF 包

Python 中的 GAF 包提供了用于将一维时间序列转换为二维图像的简单且易于使用的界面。包的用法如下：

import gaf

# 导入时间序列数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 创建 GAF 对象
gaf = gaf.Gaf()

# 将时间序列转换为 GAF 图像
gaf_image = gaf.fit_transform(data)

gaf_image 是一个 K x K 的 NumPy 数组，其中每个像素的颜色值代表时间序列中的模式。

使用示例

为了演示 GAF 算法，让我们使用来自 UCI 机器学习存储库 的电力负荷数据集。此数据集包含 2011 年至 2014 年的电力负荷数据。

使用 GAF 包将数据集中的一个时间序列转换为 GAF 图像，结果如下：

[图片]

GAF 图像清楚地显示了时间序列中每天和每周的模式。图像左上角的深蓝色区域表示较低负荷，而右下角的浅蓝色区域表示较高负荷。

结论

通过将一维时间序列转换为二维图像，我们可以更轻松地可视化和分析这些数据。GAF 算法提供了一种有效的方法来实现此转换，而 Python 中的 GAF 包使其易于使用。通过利用 GAF 算法，数据科学家可以深入了解时间序列数据并做出更明智的决策。

参考文献