时间序列聚类：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:16的最新版本

Time Series Clustering.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
时间序列聚类Time Series Clustering.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Time Series Clustering
功能主类别数据分析
英文缩写TimeSerC
功能亚类别时序分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

时间序列聚类是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将时间相关的数据对象分组。目的是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大，组间差距越大，说明聚类效果越好。

用途：用于找出数据中的相似模式或者结构。

参数：选择连续型时间阶段数值变量和分类ID变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点时序平稳性检验
下一节点时间序列预测
WikimediaUI-Globe.svg相关网站





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