RapidMiner 中具有动态时间扭曲的 K-medoids

Question

如何在 RapidMiner 中使用动态时间扭曲作为距离度量来执行 K-medioids 聚类？

动态时间扭曲的想法是在不同长度的时间序列上执行它。我怎样才能在 RapidMiner 中做到这一点？我收到此错误消息

The data contains missing values which is not allowed for KMediods

如何聚类不同长度的时间序列？

Answer 1

您可以用零填充缺失值。运算符 Replace Missing Values 执行此操作。我不知道您的数据的详细信息，也不知道 RapidMiner 如何计算 DTW 距离，因此我无法判断这种方法是否会产生有效结果。

面对这个问题，我可能会使用带有 dtw 和 cluster 包的 R 扩展来研究如何使用不同长度时间序列之间的距离来制作集群。 R 工作后，您可以从 RapidMiner 调用它。