K-Shape高效且准确的时间序列的聚类方法基本信息论文题目：k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeries论文地址：https://dl.acm.org

本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列企业对企业交易和股票价格在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。

p=3726最近我们被客户要求撰写关于k-Shape时间序列聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

本文提出一种的新的时间序列聚类算法——K-shape算法。该算法依赖于一个可度量的迭代优化过程，创建同构的、分割良好的群簇。

2.K-MDTSC和k-Shape论文：https://www.mdpi.com/2079-9292/10/10/11662.1K-MeansK-means是

k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeries【论文解读有不正确之处欢迎指正】论文来源：https://dl.acm.org/doi/10.1145

k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeriesJohnPaparrizosLuisGravanoColumbiaUniversityACMSIGMOD2015

p=3726本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。

这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。执行环境如下。

摘要本文提出了一个新颖的时间序列聚类算法k-shape，该算法的核心是迭代增强过程，可以生成同质且较好分离的聚类。

k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeriesJohnPaparrizosLuisGravanojopa@cs.columbia.edugravano