基于时间序列数据的聚类方法

基于时间序列数据的聚类方法有许多，其中一些常见的方法包括：

1. K-means算法：将时间序列数据看作高维空间中的向量，对其进行聚类。

2. 层次聚类算法：将样本递归地分割成更小的子集，直到每个子集只包含一个样本为止。

3. DBSCAN算法：将时间序列数据看作点的集合，根据密度进行聚类。

4. 时序聚类算法：根据时间序列数据的相似性进行聚类，例如，基于距离、相似性度量等。

5. 基于深度学习的方法：使用递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行聚类。

以上方法各有优缺点，可根据实际需求选择合适的方法。