如果你也在 怎样代写聚类分析clustering analysis这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
聚类分析或聚类的任务是将一组对象分组，使同一组（称为聚类）的对象比其他组（聚类）的对象更相似（在某种意义上）。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写聚类分析clustering analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写聚类分析clustering analysis代写方面经验极为丰富，各种代写聚类分析clustering analysis相关的作业也就用不着说。
我们提供的聚类分析clustering analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|聚类分析作业代写clustering analysis代考|Wavelet representation of time series
Time series features such as autocorrelations and partial autocorrelations describe the dynamics of a stationary time series in the time domain, whereas spectral ordinates describe the dynamics of a stationary time series in the frequency domain. When an observed time series is nonstationary in the mean, it first has to be differenced to be made stationary before analyzing its dynamics using autocorrelations, partial autocorrelations and spectral ordinates. When a time series is decomposed into wavelet series, the wavelet coefficients describe the dynamics of a time series in both the time and frequency domains. Furthermore, wavelet analysis is applicable to both stationary and non-stationary time series without the need for differencing a non-stationary time series. While we present just a brief description of relevant aspects of wavelet analysis as applicable to discrete times here, more specific and general details can be found in several books on the topic, one of which is by Percival and Walden (2000). Our descriptions that follow mostly use their notations.
机器学习代写|聚类分析作业代写clustering analysis代考|Discrete wavelet transform
The Discrete Wavelet Transform (DWT), which is an orthonormal transform, re-expresses a time series of length $T$ in terms of coefficients that are associated with a particular time and with a particular dyadic scale as well as one or more scaling coefficients. The $j$-th dyadic scale is of the form $2^{j-1}$ where $j=1,2, \ldots, J$, and $J$ is the maximum allowable number of scales.
The number of coefficients at the $j$-th scale is $T / 2^{j}$, provided $T=2^{J}$. In general the wavelet coefficients at scale $2^{j-1}$ are associated with frequencies in the interval $\left[1 / 2^{j+1}, 1 / 2^{j}\right]$. Large time scales give more low frequency information, while small time scales give more high frequency information about the time series. The coefficients are obtained from projecting the time series with translated and dilated versions of a wavelet filter. The DWT is computed using what is known as the pyramid algorithm.
In general, the wavelet coefficients are proportional to the differences of averages of the time series observations at each scale, whereas the scaling coefficients are proportional to the averages of the original series over the largest scale. The scaling coefficients reflect long-term variations, which would exhibit a similar trend to the original series. The DWT re-expresses a time series in terms of coefficients that are associated with a particular time and a particular dyadic scale. These coefficients are fully equivalent to the information contained in the original series in that a time series can be perfectly reconstructed from its DWT coefficients. An important aspect of the DWT is that it de-correlates even highly correlated series; that is, the wavelet coefficients at each scale are approximately uncorrelated.
It is possible to recover the time series $\left{x_{t}, t=1,2, \ldots, T\right}$ from its DWT by synthesis, that is, the multi-resolution analysis (MRA) of a time series which is expressed as
$$
x_{t}=\sum_{j=1}^{J} d_{j}+s_{J},
$$
where $d_{j}$ is the wavelet detail (series of inverse wavelet coefficients at scale j) and $s_{J}$ is the smooth series which is the inverse of the series of scaling coefficients. Hence a time series and its DWT are actually two representations of the same mathematical entity.
机器学习代写|聚类分析作业代写clustering analysis代考|Modified discrete wavelet transform
The maximum overlap discrete wavelet transform (MODWT) is a modification of the DWT. Under the MODWT, the number of wavelet coefficients created will be the same as the number of observations in the original time series. Because the MODWT decomposition retains all possible times at each time scale, the MODWT has the advantage of retaining the time invariant property of the original time series. The MODWT can be used in a similar manner to the DWT in defining a multi-resolution analysis of a given time series. In contrast to the DWT, the MODWT details and smooths are associated with zero phase filters making it easy to line up features in a MRA with the original time series more meaningfully.
Many families of wavelet filters, whose qualities vary according to a number of criteria, are available. Some commonly used filters of width $N$ (where $N$ is an integer) are from the Daubechies family abbreviated as $\mathrm{DB}(N)$. These filters are asymmetric. The Haar filter which is the simplest wavelet filter is a $\mathrm{DB}(2)$ filter. Another family of filters which is a modification of the Daubechies family is the least asymmetric family LA $(N)$ (also referred to as the symmletts family SYM $(N)$ ). These filters are nearly symmetric and have the property of aligning the wavelet coefficients very well with the given time series. The coiflets family of filters, $\mathrm{CF}(N)$ also possess this property and are symmetric filters. Filters from the least symmetric and coiflets families are usually recommended for use with time series because of their good alignment properties.
Example 2.3 Fig. 2.6 shows the total seasonally adjusted retail turnover in Australia from January 2005 to August 2015 (128 months) from the website of the Australian Bureau of Statistics, while Fig. 2.7 shows the MODWT decomposition of this series over 5 scales using the LA(8) filter. $d 1$ to $d 6$ represent the series of wavelet coefficients at five scales and $s 6$ the series of scaling coefficients at the 5 th scale. It can be observed while the series is non-stationary in mean, the wavelet series are stationary in the mean. The $d 1$ series describes the series dynamics over 2-4 months, $d 2$, over 4-8 months, $d 3$, over 8-16 months, $d 4$, over 15-32 months and $d 5$, over 32-64 months. The $s 6$ series describes the variation over the 128-month period.
聚类分析代写
机器学习代写|聚类分析作业代写clustering analysis代考|Wavelet representation of time series
自相关和偏自相关等时间序列特征描述了时域中平稳时间序列的动态，而谱坐标描述了频域中平稳时间序列的动态。当观察到的时间序列在平均值上是非平稳的时，首先必须对其进行差分以使其平稳，然后再使用自相关、偏自相关和谱坐标分析其动态。当时间序列被分解为小波序列时，小波系数描述了时间序列在时域和频域中的动态。此外，小波分析适用于平稳和非平稳时间序列，无需对非平稳时间序列进行差分。虽然我们在这里只简要介绍适用于离散时间的小波分析的相关方面，但更具体和一般的细节可以在有关该主题的几本书中找到，其中一本是 Percival 和 Walden (2000)。我们接下来的描述大多使用它们的符号。
机器学习代写|聚类分析作业代写clustering analysis代考|Discrete wavelet transform
离散小波变换 (DWT) 是一种正交变换，它重新表达了长度的时间序列吨就与特定时间和特定二元尺度以及一个或多个比例系数相关联的系数而言。这j-th dyadic scale 的形式是2j−1在哪里j=1,2,…,Ĵ， 和Ĵ是允许的最大刻度数。
系数的个数j-th 尺度是吨/2j， 假如吨=2Ĵ. 一般来说，小波系数在尺度2j−1与区间中的频率相关联[1/2j+1,1/2j]. 大时间尺度提供更多低频信息，而小时间尺度提供更多关于时间序列的高频信息。这些系数是通过用小波滤波器的平移和膨胀版本投影时间序列而获得的。DWT 是使用所谓的金字塔算法计算的。
一般来说，小波系数与时间序列观测值在每个尺度上的平均值的差异成正比，而尺度系数与原始序列在最大尺度上的平均值成正比。比例系数反映了长期变化，这将表现出与原始系列相似的趋势。DWT 根据与特定时间和特定二元尺度相关联的系数重新表达时间序列。这些系数完全等同于原始序列中包含的信息，因为可以从其 DWT 系数完美地重构时间序列。DWT 的一个重要方面是它甚至可以将高度相关的序列去相关。也就是说，每个尺度的小波系数近似不相关。
可以恢复时间序列\left{x_{t}, t=1,2, \ldots, T\right}\left{x_{t}, t=1,2, \ldots, T\right}从其DWT通过综合，即时间序列的多分辨率分析（MRA），表示为
X吨=∑j=1Ĵdj+sĴ,
在哪里dj是小波细节（尺度 j 的一系列逆小波系数）和sĴ是平滑级数，它是比例系数级数的倒数。因此，时间序列及其 DWT 实际上是同一数学实体的两种表示。
机器学习代写|聚类分析作业代写clustering analysis代考|Modified discrete wavelet transform
最大重叠离散小波变换 (MODWT) 是对 DWT 的修改。在 MODWT 下，创建的小波系数的数量将与原始时间序列中的观察数量相同。因为 MODWT 分解保留了每个时间尺度上所有可能的时间，所以 MODWT 的优点是保留了原始时间序列的时间不变性。MODWT 可以以与 DWT 类似的方式用于定义给定时间序列的多分辨率分析。与 DWT 相比，MODWT 细节和平滑与零相位滤波器相关联，这使得将 MRA 中的特征与原始时间序列更有意义地对齐变得容易。
许多小波滤波器系列，其质量根据许多标准而变化，都是可用的。一些常用的宽度过滤器ñ（在哪里ñ是一个整数）来自 Daubechies 系列，缩写为D乙(ñ). 这些过滤器是不对称的。Haar 滤波器是最简单的小波滤波器D乙(2)筛选。另一个滤波器家族是 Daubechies 家族的修改版，是最小不对称家族 LA(ñ)（也称为 symmletts 家族 SYM(ñ)）。这些滤波器几乎是对称的，并且具有将小波系数与给定时间序列很好地对齐的特性。coiflets 系列过滤器，CF(ñ)也具有此属性并且是对称滤波器。来自最不对称和 coiflets 系列的过滤器通常推荐用于时间序列，因为它们具有良好的对齐特性。
示例 2.3 图 2.6 显示了澳大利亚统计局网站 2005 年 1 月至 2015 年 8 月（128 个月）期间澳大利亚经季节性调整的零售总营业额，而图 2.7 显示了该系列在 5 个尺度上的 MODWT 分解，使用LA(8) 过滤器。d1到d6表示五个尺度上的一系列小波系数和s6第 5 级的一系列比例系数。可以观察到，当序列均值非平稳时，小波序列均值平稳。这d1series 描述了 2-4 个月的系列动态，d2，超过 4-8 个月，d3，超过 8-16 个月，d4, 超过 15-32 个月和d5，超过 32-64 个月。这s6系列描述了 128 个月期间的变化。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。