Thu*_*tne 1 python cluster-analysis machine-learning time-series k-means
如果我不使用 DTW 作为距离度量，那么 tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans 和 sklearn.cluster.KMeans 是否相等？
如果不是，有人可以告诉我这两个软件包之间的主要区别是什么？
主要区别仅在于您可以将“dtw”作为 tslearn Kmeans 中的度量标准，这有助于对不同长度的时间序列数据进行聚类，而在 sklearn 中，如果您的时间序列数据长度不同，则会出错，主要是因为它每次都考虑标记为新功能，当您的数据不是矩阵格式时，它会将其视为错误格式。
有趣的是 tslearn 本身在后台使用 sklearn。
但是，tslearn 在对 2 以外的不同“n_clusters”的数据进行聚类时可能会出现问题，例如，说 3。/它有时只预测 2 个标签。 在这里我提到制作 4 个集群，但它只给出了 2 个标签
