只对一维数据进行聚类，要用啥方法
我觉得你这个问题要分开来回答，是否有时序这个因素是不一样的。 没有时序的一维数据就是一个空间上的聚类问题，比如最简单的欧式空间，这一类的问题比较简单，常见的有至少有四类。1、k-means聚类算法 2、层次聚类算法 3、基于网络的聚类方法 4、基于统计/相关性的聚类方法。 当然还有更多的，题主去找一些聚类分析的书籍看看或者自己百度一下就好了。 有时序的话聚类又是另外一种，如果你把时序数据不做处理直接用原始数据的话其实和上面的空间聚类没什么区别，但是通常时序数据我们是不完全信任原始数据，通常会把其中的时序特征给提取出来再聚类。提取时序特征的方法很多，1、傅里叶变化当然很常见 2、小波变换也是很好用的一种方式 3、上面说的LSTM可以处理时序问题，但是有个地方要特别说明就是聚类是个无监督问题，LSTM是个有监督问题，当然你可以直接把LSTM当作特征提取方法只是用来提取特征而已，后面的聚类自己做，但是编程上还是需要点工作量。 4、其他还有一些基于马尔科夫这种随机过程的聚类方法我不是很懂，只是看到过。把时序特征提取出来，PCA是否降维自己可选，再进行聚类就和上面的一样了。简单的回答下，帮助题主搜索的时候有些关键词可查，这类问题资料很多，自己查查还是可以解决的
■网友
最典型的一维数据，就是语音信号，所以其实这个问题可以参考语音信号的处理来做。基本就是经典的傅立叶变换：模拟、数字、短时加窗 FFT。如果还不能解决问题，就看小波和 Gabor（加了高斯窗的傅立叶）。其中 Gabor 相当于把一维信号分解到二维来做，人为增加基础数据的维度。当然，也可以试试 LSTM 长短期记忆的神经网络来自拟合。另外，我这里针对的是一维信号，如果真的只是一维数据（即单纯一个标量），还是无法使用这些方法的。
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