tslearn中的几种聚类方法
分类:数据分析
对于多个时间序列的聚类和后续时间序列预测,不同的方法有不同的适用场景。以下是对几种常见的时间序列聚类方法及其适用场景的简要说明:
- KShape: KShape是一种基于形状的时间序列聚类方法,适用于具有相似形状但可能存在偏移或缩放的时间序列。它可以帮助你将具有相似形状的时间序列分为不同的组。
- Kernel k-means: 这是一种基于核函数的k-means聚类算法,适用于非线性可分的时间序列数据。它可以通过使用核函数来映射数据到高维空间,使得原本线性不可分的样本在高维空间中线性可分。
- Barycenters: Barycenters方法用于计算一组时间序列的质心(barycenter),即找到一条代表该组时间序列整体特征的平均曲线。这可以用于聚类中心的表示和可视化。
- Soft-DTW weighted barycenters: 这是一种基于动态时间规整(DTW)的权重质心方法。它考虑了时间序列之间的相似性以及每个时间序列的权重,适用于具有不同重要性或权重的时间序列聚类。
- k-means: k-means是一种基本的聚类算法,适用于各种类型的数据,包括时间序列。它将数据分为k个簇,每个簇内的样本相似度较高,但簇间的样本相似度较低。
选择适当的方法取决于你的数据特征和需求。建议根据你的具体情况尝试不同的方法,并评估它们在聚类效果和后续时间序列预测上的表现,选择最适合你的应用场景的方法。