什么是时间序列聚类，以及它为什么有用？
时间序列聚类是一种技术，用于将随时间收集的数据点序列按相似性分组到集群中。与处理静态数据的传统聚类不同，时间序列聚类考虑了时间顺序和模式。例如，股票价格、传感器读数或心电图信号都是时间序列，其中值的序列和时间安排很重要。 此任务的算法通常使用诸如动态时间规整 (DTW) 之类的方法来测量相似性，该方法即使在速度或长度不同的情况下也可以对齐序列，或者使用基于形状的度量来比较总体趋势。 一种常见的方法是调整诸如 k-means 或分层聚类之类的聚类算法，以使其与时间序列特定的距离度量一起使用。
时间序列聚类很有用，因为它有助于发现时间数据中可能不明显的模式或类别。 例如，在金融领域，对股票价格变动进行聚类可以识别具有相似波动性或趋势的股票组，从而有助于投资组合多元化。 在物联网中，对来自工业设备的传感器数据进行聚类可以将具有相似运行模式的设备分组，从而简化维护计划。 零售商可能会对各商店的销售数据进行聚类，以识别区域趋势并优化库存。 通过将大型数据集减少为有意义的聚类，分析师可以专注于代表性模式而不是单个数据点，从而加快决策速度。 它还可以用作异常检测等任务的预处理步骤，其中与集群规范的偏差表示潜在问题。
实施时间序列聚类需要解决诸如序列长度变化、噪声和计算成本之类的问题。 例如，DTW 有效，但对于大型数据集来说计算成本很高。 开发人员通常使用 Python 中的 tslearn 等库，这些库提供了这些算法的优化实现。 一个实际的工作流程可能涉及规范化数据、选择距离度量（例如，基于形状的相似性的 DTW）以及应用聚类算法。 例如，对来自智能电表的每日能源消耗模式进行聚类可以帮助公用事业公司识别高峰使用组并设计有针对性的需求响应计划。 通过自动化模式发现，时间序列聚类能够对时间数据进行可扩展的分析，使其成为金融、医疗保健或物联网等领域开发人员的宝贵工具。