k-shape时间序列聚类(tslearn)

时间序列聚类概述 时间序列数据挖掘从技术角度来讲，一般有四种：时间序列预测，时间序列分类，时间序列聚类，时间序列异常检测，基本上包含了机器学习的几大领域。由于时序数据的特殊性，所以每一个方面都与截面数据挖掘有所区别。本文主要讲讲时序聚类中的k-shape算法，和以往的风格一样，重在算法实现。 时间序列数据的聚类，关键在于如何定义相似度，比如基于时间序列特征（len，max,min,std,lag）

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