传统的kmeans聚类算法不能保证时间序列聚类结果的时序性；基于warp-kmeans聚类算法可以有效处理时间序列的聚类问题，而且复杂度低，迭代次数少。 ，输出有目标函数在每次迭代后的值，聚类中心以及聚类区间。内有测试数据和相关文献，点击 test.m 可以完美运行
资源文件列表
warp-kmeans/data.mat , 15263
warp-kmeans/test.m , 214
warp-kmeans/warp_kmeans.m , 3207
warp-kmeans/【2013】（W-KM）Warped K-Means_ An algorithm to cluster sequentially-distributed data.pdf , 1356998