时间序列分解与分析数据集TimeSeriesDecompositionandAnalysisDataset-xiaolibaibai
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 信号分解, 机器学习, 混沌分析, 模式识别, 数据降噪, K-Means聚类, 熵分析
数据概述：
该数据集包含从时间序列信号中提取的特征与分解结果，用于探索时间序列数据的内在结构和特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为对特定时间序列的特征提取与分析结果。
地理范围：数据未涉及地理信息，主要关注时间序列数据的内在特性。
数据维度：数据集包含多种特征，包括：
1. FC1_LargeWindow.csv: 平滑后的时间序列数据。
2. df_KMeans.csv: K-Means聚类结果，用于对时间序列进行分组。
3. df_decom.csv, df_decom_CEEMDAN.csv, df_decom_VMD.csv: 分别使用经验模态分解（EMD）、自适应噪声完全集合经验模态分解（CEEMDAN）和变分模态分解（VMD）对原始时间序列进行分解后得到的一系列本征模态函数（IMF）。
4. df_inte.csv: 包含目标变量和分解后的IMF的交互特征。
5. df_sampen.csv, df_tmp_sampen.csv: 样本熵（SampEn）计算结果，用于衡量时间序列的复杂性。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便进行数据分析和处理。数据已进行预处理和特征提取，可以直接用于后续分析。
数据来源：数据来源于对时间序列信号的分析与处理，具体来源信息未明确。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列分析、信号处理、混沌理论等领域的学术研究，如时间序列预测、异常检测、模式识别等。
行业应用：可为金融、气象、工业控制等行业提供数据支持，用于时间序列数据的特征提取、模式识别和预测建模。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如基于时间序列分析的风险评估、趋势预测和策略优化。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据的处理方法和应用。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的内在规律和特征，例如通过分解和特征提取来提高预测精度、识别异常模式，并进行数据驱动的决策。
