23、时间序列聚类算法：k-Shape、k-Means与HDBSCAN的比较

时间序列聚类算法：k-Shape、k-Means与HDBSCAN的比较

在时间序列数据分析中，聚类是一项重要的任务，它可以帮助我们发现数据中的模式和结构。本文将介绍三种时间序列聚类算法：k-Shape、k-Means和HDBSCAN，并通过实验比较它们的性能。

1. k-Shape算法初步应用

首先，我们使用k-Shape算法进行时间序列聚类。设置最大迭代次数为100，训练轮数也为100。以下是具体的代码实现：

# Train using k-Shape
ks = KShape(n_clusters=2, max_iter=100, n_init=100,verbose=0)
ks.fit(X_train)

为了评估聚类的效果，我们使用调整后的兰德指数（adjusted Rand index）。该指数衡量了预测聚类和真实聚类之间的相似度，值接近0表示随机分配聚类，值接近1表示预测聚类与真实聚类完全匹配。我们使用Scikit-learn中的 adjusted_rand_score 函数来计算该指数。

# Make predictions and calculate adjusted Rand index
preds = ks.predict(X_train)
ars = adjusted_rand_score(data_train[:,0],preds)
print("Adjusted Rand Index:", ars)

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