基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法（Matlab实现完整源码和数据）

1.基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法（Matlab实现完整源码和数据） 2.基于动态时间规整（DTW）的kmeans序列聚类算法，将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离，实现时间序列的聚类。算法为3.Matlab编写，注释清晰，逻辑详细，可以方便地替换数据。 4.初始聚类误差为2.361143e+03. 第1轮聚类误差为1.888321e+03. 第2轮聚类误差为1.888321e+03. 聚类完成，一共进行了2轮. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 6.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 7.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。