Matlab
实现k-means-LSTM
（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测的详细项目实例
项目背景介绍
K-means
聚类算法与长短期记忆（
LSTM
）神经网络的结合是近年来人工智能领域中重要的研究方向之一。
K-means
聚类算法通过无监督学习方法对数据进行聚类分析，从而将数据划分为多个不同的组别，便于对其进行进一步分析。而
LSTM
是一种特殊的循环神经网络（
RNN），主要用于处理和预测时间序列数据，特别适用于具有长时间依赖关系的数据。
K-means-LSTM
的结合，能够充分发挥这两种算法的优势，在进行多输入多输出的组合预测时，能有效提高预测精度和可靠性，尤其适用于具有时序特性的大数据集和复杂系统的预测问题。
在许多领域，如金融市场预测、交通流量预测、电力负荷预测等，数据不仅包含了大量的历史信息，还往往存在某些内在的聚类结构。因此，将
K-means
聚类和LSTM
结合起来，首先通过
K-means
对数据进行聚类分析，将相似的数据点划分为同一组，然后对每个簇中的数据
单独进行
LSTM
建模，可以更好地挖掘数据的内在规律。通过这种方式，模型 ...