时间序列聚类以及动态时间规整（DTW）距离的优化 具有各种策略的时间序列聚类以及针对动态时间规整（DTW）距离及其对应的下限（LB）的一系列优化。 既有传统聚类算法的实现，也有更新的过程，例如k-Shape和TADPole聚类。 使用自定义距离度量和质心定义可以轻松扩展功能。 此软件包中实现的许多算法都是专门为DTW量身定制的，因此得名。 但是，主要的聚类功能很灵活，因此可以直接使用时间序列或通过应用适当的转换，然后在结果空间中进行聚类，来测试许多不同的聚类方法。 软件包中包含的其他实现为DTW提供了一些替代方案。 想要查询更多的信息： （附录中带有示例） 实作 分区，层次和模糊聚类 k形聚类 基于形状的距离 时间序列的形状提取 TADPole聚类 DTW的优化版本 Keogh和Lemire的DTW下限 全局对齐内核（GAK）距离 DTW重心平均 软DTW（距离和质心） 一些多变量支

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