在时间序列数据挖掘方面，我读过时间序列分段和时间序列聚类，但我无法区分两者。如果它们不同，这些方法如何相互关联？
根据我的理解(如果我错了请纠正我)，分割被认为是聚类阶段的预处理步骤。我的意思是，分段步骤主要用于将您的时间序列数据划分为段，比方说划分为状态。之后，可以应用传统的聚类算法将这些片段分组为簇(相似的片段属于同一簇)。
举个例子，假设分割过程将给定的时间序列表示为以下片段:(S1、S2、S3、S4、S5、S6)。然后在应用分割过程之后，应用传统的聚类方法对提取的段进行聚类。所以我们可能会得到这样的结果: 如果 k = 3:则 K1 {S1, S5}, K2 {S3, S6}, K3 {S2, S4}
如果我弄错了，请纠正我，如果您有任何链接，请提供更多说明。 谢谢
最佳答案
分段采用一个时间序列，并将其拆分成段。
聚类采用多个时间序列，并将它们聚合到聚类中。
关于time-series - 时间序列聚类和时间序列分割的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49587872/