MATLAB
实现基于
DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM
动态时间规整（
DTW）的kmeans
序列聚类算法融合
Transformer-BiLSTM
组合模型的详细项目实例
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在现代社会，随着数据量的急剧增长，数据的处理与分析成为了许多领域中的重要课题。尤其是在时间序列数据的分析中，如何对具有不规则波动的时间序列数据进行有效的分类与预测，成为了一个亟待解决的问题。动态时间规整（DTW，Dynamic Time Warping）技术作为一种有效的时间序列相似度度量方法，在处理不对齐、波动较大的数据时表现出了强大的能力。近年来，基于深度学习的序列分析方法，如BiLSTM（双向长短期记忆网络）和Transformer，已广泛应用于自然语言处理和时序数据分析领域，展现出了极高的性能。
然而，传统的时间序列聚类方法通常面临着高维数据处理困难、特征选择不充分等问题，这些问题在大规模数据和复杂数据类型上更加突出。为了克服这些挑战，DTW与深度学习技术的结合成 ...