python - tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans 与 sklearn.cluster.KMeans

Question

如果我不使用 DTW 作为距离度量，那么 tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans 和 sklearn.cluster.KMeans 是否等同？

如果不是，谁能告诉我这两个包之间的主要区别是什么？

Answer 1

主要区别仅在于您可以将“dtw”作为 tslearn Kmeans 中的度量标准，这有助于聚类不同长度的时间序列数据，而在 sklearn 中，如果您的时间序列数据长度不同，它会给出错误，主要是因为它将每个时间戳视为一个新功能，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”(例如 3)的数据进行聚类时仍然可能会出现问题。/它有时只预测 2 个标签。 here I mentioned make 4 clusters but it gave only 2 labels