时间序列聚类分析文献综述

时间序列聚类分析是一种将时间序列数据进行聚类的方法，它帮助我们发现数据中的相似模式和趋势。以下是一些时间序列聚类分析的文献综述：

1. "A Survey on Time Series Clustering" by Eamonn Keogh et al. (2005)
这篇综述介绍了时间序列聚类的基本概念、方法和应用领域。它涵盖了传统的距离度量方法、基于模型的方法以及基于密度的方法，并讨论了它们的优缺点和适用性。

2. "Time Series Clustering: A Review" by Thanawin Rakthanmanon et al. (2012)
这篇综述主要关注时间序列聚类的算法和技术。它介绍了基于距离度量的方法、基于模型的方法、基于频域的方法以及基于子序列的方法，并比较了它们在不同数据集上的性能。

3. "Time Series Clustering: Complex is Simpler!" by Eamonn Keogh et al. (2004)
这篇综述提出了一种新颖的时间序列聚类方法，称为"Complexity-Invariant Distance Measure" (CIDM)。它通过考虑时间序列的复杂性来改进传统的距离度量方法，从而提高聚类的准确性和稳定性。

4. "A Review on Time Series Data Mining" by Li Wei et al. (2017)
这篇综述综合了时间序列数据挖掘的各个方面，包括聚类、分类、预测等。它介绍了时间序列聚类的不同方法，并讨论了它们在不同应用领域中的应用和挑战。