matlab fisher最优分割 时间序列

在MATLAB中，可以使用以下步骤来实现Fisher最优分割算法对时间序列进行聚类：

1. 确定聚类数：使用Fisher最优分割算法对时间序列进行聚类，需要先确定聚类数。可以通过交叉验证等方法来选择最优的聚类数。

2. 建立Fisher矩阵：使用MATLAB中的Fisher矩阵函数可以快速计算出Fisher矩阵。Fisher 矩阵是一个方阵，其中每个元素表示两个变量之间的相关性。可以使用以下代码来计算Fisher矩阵：

定义时间序列数据

data = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15];

计算Fisher矩阵

F = fisher(data, 'Distance', 'euclidean');

在这个示例中，我们使用Fisher函数计算Fisher矩阵，并将'euclidean'作为距离度量方式。

3. 计算最优分割点：使用MATLAB中的fminsearch()函数可以找到Fisher矩阵的最小值。可以使用以下代码来计算最优分割点：

定义最小值搜索函数

fun = (x) -sum(x.*F);

计算最小值

x0 = [0.5 0.5];

x = fminsearch(fun, x0);

输出最优分割点

disp(['最优分割点为：', num2str(x(1)) ', ', num2str(x(2))]);

在这个示例中，我们将Fisher矩阵作为输入，并使用fminsearch()函数找到Fisher矩阵的最小值。最终，我们将得到最优分割点，并将其打印出来。

4. 对时间序列进行聚类：使用MATLAB中的cluster()函数可以将时间序列聚类到相应的聚类中。可以使用以下代码来进行聚类：

定义聚类函数

clustFunc = (x) cluster(x, x(1), x(2));

对时间序列进行聚类

clustLabels = cluster(data, x(1), x(2));

输出聚类标签

disp(['时间序列的聚类标签为：', num2str(clustLabels)]);

在这个示例中，我们将时间序列数据和最优分割点作为输入，并使用cluster()函数将时间序列聚类到相应的聚类中。最终，我们将得到时间序列的聚类标签，并将其打印出来。