MATLAB
实现基于
GA-Kmeans-Transformer-LSTM
时序聚类
+状态识别组合模型的详细项目实例
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时序数据分析在各行各业中的应用越来越广泛，尤其在智能制造、金融、医疗健康等领域具有巨大的潜力。随着数据量的不断增长和复杂度的增加，如何高效地处理和分析这些时序数据，成为了现代数据分析的核心问题之一。在这个过程中，数据聚类与状态识别成为了至关重要的研究方向，尤其是在机器学习和深度学习技术的推动下，相关研究逐渐成为行业中的技术热点。
K-means算法作为一种经典的聚类方法，因其简洁、高效、易于实现而广泛应用于数据挖掘和模式识别等领域。然而，K-means算法在面对高维、非线性以及动态时序数据时，表现出一定的局限性，尤其是在不确定性较高的实际应用环境下，无法适应数据的复杂性。因此，针对K-means算法的改进，尤其是结合其他先进算法进行混合建模，成为提升时序数据聚类精度和状态识别能力的重要研究方向。
基于此，本文提出了一种结合遗传算法（GA）、K-mean ...