MATLAB
实现基于
DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM
动态时间规整（
DTW）的kmeans
序列聚类算法优化
Transformer-BiLSTM
组合模型的详细项目实例
项目背景介绍
在大数据时代，随着传感器技术、物联网（
IoT）、金融、医疗等领域的数据量不断增加，如何从复杂的时间序列数据中提取有价值的模式和信息变得尤为重要。时间序列数据广泛应用于许多领域，包括语音识别、股市预测、气象预测等。因此，如何对时间序列数据进行高效的聚类与分析成为了学术界和工业界的研究热点。动态时间规整（
DTW）作为一种经典的时间序列相似度度量方法，在处理时间序列的匹配与聚类中具有重要作用。然而，传统的
DTW算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、准确性不稳定等问题。为了提高时间序列聚类的效果，学者们提出了多种优化方法。
本项目的目标是提出一种基于
DTW、K-means
、Transformer
和BiLSTM
组合模型的时间序列聚类优化算法。该算法融合了
DTW用于衡量时间序列相似性，
K-means
用于数据聚类，
Transformer
模型用于处理长距离依赖问 ...