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问tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans vs sklearn.cluster.KMeans
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Stack Overflow用户

提问于 2019-04-30 20:53:37

回答 1查看 3.5K关注 0票数 1

如果我没有使用DTW作为距离度量，那么tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans和sklearn.cluster.KMeans是等价的吗？

如果没有，谁能告诉我这两个包的主要区别是什么？

cluster-analysis

k-means

python

machine-learning

time-series

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-06-06 20:40:18

主要的区别只是你可以在tslearn Kmeans中使用"dtw“作为度量标准，这对聚类不同长度的时间序列数据很有帮助，而在sklearn中，如果你的时间序列数据具有不同的长度，它会给出错误，主要是因为它将每个时间戳视为新的特征，当你的数据不是矩阵格式时，它会认为它是错误的格式。

有趣的是，tslearn本身在后台使用sklearn。

但是，/it在对不同的"n_clusters“数据进行聚类时可能会出现问题，例如，3。tslearn有时只预测2个标签。here I mentioned make 4 clusters but it gave only 2 labels

票数 6

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55921381

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