R中时间序列聚类时一阶时间相关系数CORT的参考值

Question

我正在对R中的几个时间序列(一个产品在不同商店的销售额)进行聚类分析。

我在TSclust软件包中使用一阶时间相关系数CORT(S1,S2)，其中S1和S2是两个时间序列。

文献(https://cran.r-project.org/web/packages/TSclust/TSclust.pdf)解释了CORT属于interval [-1,1]：当CORT(S1,S2)=1时，两个系列都表现出类似的动态行为，而当CORT(S1,S2)=-1时，它们具有相反的行为。

我想知道如何查看CORT的结果，以便观察每对时间序列的CORT值。

我们可以在TSclust包中看到下一个示例：

## Create three sample time series
x <- cumsum(rnorm(100))
y <- cumsum(rnorm(100))
z <- sin(seq(0, pi, length.out=100))

## Compute the distance and check for coherent results
diss.CORT(x, y, 2)
diss.CORT(x, z, 2)
diss.CORT(y, z, 2)

因此，在上面的代码中，我们可以使用系数CORT(S1,S2)来计算去相异性指数，但我们不能参考CORT系数的值。

那么，有谁知道如何在R中查看CORT系数的值

提前谢谢。

Answer 1

我不确定这是不是你想要的，但我是怎么做到的：

View(diss.CORT)

其中R表示：

function (x, y, k = 2, deltamethod = "Euclid") 

{
  .ts.sanity.check(x, y)
  .check.equal.length.ts(x, y)
  corrt <- corrtemporder1(x, y)
  type <- (pmatch(deltamethod, c("Euclid", "Frechet", "DTW")))
  typedist <- 0
  if (is.na(type)) {
    stop(paste("Unknown method", deltamethod))
  }
  else if (type == 1) {
    typedist <- as.numeric(dist(rbind(x, y)))
  }
  else if (type == 2) {
    typedist <- diss.FRECHET(x, y)
  }
  else if (type == 3) {
    typedist <- dtw(x, y, dist.method = "Manhattan", distance.only = T)$distance
  }
  (2/(1 + exp(k * corrt))) * typedist
}

现在，如果你通读一下，并开始阅读脚本，你似乎正在寻找corrt <- corrtemporder1(x, y)所在的行。在谷歌上搜索，你会发现：https://github.com/cran/TSclust/blob/master/R/diss.R

#############################################################################
#################   Temporal Correlation Distance   #########################
#############################################################################

##CHOUAKRIA-DOUZAL

corrtemporder1 <- function (x, y) {
    p <- length(x)
    sum((x[2:p] - x[1:(p-1)]) * (y[2:p] - y[1:(p-1)])) / ( sqrt( sum((x[2:p] - x[1:(p-1)])^2) ) * sqrt( sum((y[2:p] - y[1:(p-1)])^2) ))
}

现在，我想这就是你要找的。