MATLAB
实现基于
DTW-Kmeans-Transformer-GRU
动态时间规整（
DTW）的kmeans
序列聚类算法结合
Transformer-GRU
组合模型详细项目实例
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随着人工智能与大数据技术的发展，时序数据分析在智能制造、金融预测、生物信息学、安防监测等众多领域中日益重要。特别是在多变且复杂的时间序列数据中，如何有效提取潜在模式，进行序列聚类与预测建模，已成为关键技术难题。传统的时间序列聚类方法如欧几里得距离结合
KMeans
算法，在面对非线性对齐、时序变形等实际问题时常常力不从心。而动态时间规整（
Dynamic Time Warping, DTW
）技术在时间序列对齐方面表现优异，可以有效处理时间错位问题，因此被广泛应用于序列分析。与此同时，
Transformer
与GRU等深度学习模型在建模复杂序列依赖关系与动态变化规律方面展现出强大能力。
本项目提出将
DTW与KMeans
相结合，进行精准的时间序列聚类，然后基于
Transforme ...