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我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接**（** 点击文末"阅读原文"获取完整代码数据******** ）。

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首先，让我们导入我们需要的库：

go 复制代码

import pandas as pd
import numpy as np

from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance

netdata_pandas 用于提取一些时间序列数据到 pandas 数据框中。

plots为我添加了常用的绘图功能，我发现自己一次又一次地回到了这个库中。

我们定义输入，基本上任何我们可以使用和更改的东西都值得作为输入添加到笔记本的顶部：

go 复制代码

n_clusters = 50 # number of clusters to fit

smooth_n = 15 # n observations to smooth over

model = 'kmeans' # one of ['kmeans','kshape','kernelkmeans','dtw']

接下来，我们将获取数据并进行一些标准的预处理：

go 复制代码

if n_charts:
    charts = np.random.choice(get_chart_list(host), n_charts).tolist()
    print(charts)
else:
    charts = get_chart_list(host)
# get data
df = get_data(host, charts, after=-n, before=0)

if smooth_n > 0:
    if smooth_func == 'mean':
        df = df.rolling(smooth_n).mean().dropna(how='all')
    elif smooth_func == 'max':
        df = df.rolling(smooth_n).max().dropna(how='all')
    elif smooth_func == 'min':
        df = df.rolling(smooth_n).min().dropna(how='all')
    elif smooth_func == 'sum':
        df = df.rolling(smooth_n).sum().dropna(how='all')
    else:
        df = df.rolling(smooth_n).mean().dropna(how='all')

print(df.shape)
df.head()

然后用 tslearn 建立我们的聚类模型了：

go 复制代码

if model == 'kshape':
    model = KShape(n_clusters=n_clusters, max_iter=10, n_init=2).fit(X)
elif model == 'kmeans':
    model = TimeSeriesKMeans(n_clusters=n_clusters,

有了聚类集群后，我们就可以制作一些辅助对象供以后使用：

go 复制代码

cluster_metrics_dict = df_cluster.groupby(['cluster'])['metric'].apply(lambda x: [x for x in x]).to_dict()
cluster_len_dict = df_cluster['cluster'].value_counts().to_dict()

clusters_final.sort()

df_cluster.head()

最后，让我们分别绘制每个聚类群组，看看有什么结果：

go 复制代码

for cluster_number in clusters_final:
 
    x_corr = df[cluster_metrics_dict[cluster_number]].corr().abs().values
   
    plot_lines(df, cols=cluster_metrics_dict[cluster_number], renderer='colab', theme=None, title=plot_title)

这里有一些很好的例子：