标签： cluster-analysis
让我们考虑一下我们有n个时间序列，并使用SAX（符号聚合近似）方法将它们转换为符号表示。因此，例如，时间序列可以表示为“ adbcaabed”。现在，我们计算这些符号之间的距离并创建一个距离矩阵，然后将它们聚类，例如通过层次聚类。
例如，对于不同数量的聚类或不同数量的符号，如何评估聚类结果？
考虑属于每个集群的时间序列并使用传统的集群有效性指标（例如DBI或Dunn）是否正确？ （因为它们处理数字数据，并且是欧几里德距离的最佳选择。）