多元时间序列聚类

Clustering Multivariate Time Series是指对多个变量的时间序列数据进行聚类分析，旨在发现数据中的相似模式和结构，从而实现对复杂动态系统的有效建模与理解。该方法通过度量时间序列之间的相似性，将其划分为若干组，每组内的序列具有较高的相似度，而不同组之间则存在显著差异。这一技术在金融分析、医疗诊断、工业监控等领域具有重要应用价值，能够帮助决策者识别趋势、异常和潜在风险，提升数据分析的准确性和效率。