是否有一种合适的方法来聚类时间序列，其中只有四个值（0、1、2、4）且长度不固定？

Question

我正在尝试使用时间序列技术对客户的消费行为进行聚类。客户购买令牌并在需要时使用它们（每天最多4个令牌）。 这是客户经过的时间序列的样本（x =首次订购后的天数，y =每天消耗的代币数量），其外观类似于下图。

我尝试使用派生变量（两个事件之间的中值延迟，延迟的标准偏差，令牌总数，第一次消耗与最后一次消耗之间的时间，每个消耗事件消耗的平均令牌数量...）进行聚类。我使用了K均值，这给了我一些不错的结果，但还不足以发现数据中的所有模式。我看过一些有关在这种情况下使用动态时间规整的论文，但我从未使用过这种算法。 使用此类算法对此类时间序列进行聚类是否有任何材料（演示）？

Answer 1

是的

这里有很多有用的技术。

文献中最明显的方法是采用DTW的HAC。