MATLAB
实现基于
DTW-Kmeans-Transformer-LSTM
动态时间规整（
DTW）的kmeans
序列聚类算法融合
Transformer-LSTM
组合模型的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，数据分析、机器学习和人工智能在多个领域取得了重要进展。在时序数据分析中，尤其是在金融、医疗和工业等领域，如何有效地处理复杂的时序数据已经成为研究的热点问题。传统的时序数据分析方法主要依赖于
基于特征的学习或者简单的距离度量方法，如欧氏距离，但这些方法在面对大规模、高维度、噪声丰富的时序数据时存在许多局限性。动态时间规整（DTW）作为一种经典的时序相似度度量方法，能够有效地处理这种时序数据中的非线性变形，然而它在处理大规模数据时，计算成本较高，且难以与现代的深度学习方法相结合。为了弥补这一不足，基于DTW的K-means聚类算法结合Transformer和LSTM（长短时记忆网络）模型的融合方法被提出，以提高时序数据的聚类精度和计算效率，尤其是在具有时序依赖性 ...