MATLAB
实现基于
DTW-Kmeans-Transformer
动态时间规整（
DTW）的kmeans
序列聚类算法优化
Transformer
组合模型的详细项目实例
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在人工智能和机器学习领域，时间序列分析作为一种重要的研究方向，广泛应用于金融、气象、医疗等多个领域。时间序列数据具有明显的时间相关性，传统的聚类算法如
K-means
通常无法充分考虑这些时间依赖性。因此，动态时间规整（
Dynamic Time Warping
，简称DTW）作为一种能够处理时序数据中不等时间步长和不对齐问题的距离度量方法，近年来受到了越来越多的关注。
DTW的优点在于，它能够通过动态规划找到两个时间序列之间的最优匹配，从而解决时间序列的对齐问题。然而，
DTW距离计算的计算量大，且仅限于处理单一时间序列的距离比较，难以处理复杂的多维数据集。为此，结合传统的
K-means
聚类算法与
DTW算法，可以更好地处理不等长、不同步的时间序列数据，从而提升聚类效果。
与此同时，
Tran ...