文章 "因果推断中的时间序列聚类"

MetaQuotes 2024.10.15 10:59

在机器学习中，聚类算法是重要的无监督学习算法，它们可以将原始数据划分为具有相似观测值的组。利用这些组，可以分析特定聚类的市场情况，使用新数据寻找最稳定的聚类，并进行因果推断。本文提出了一种在Python中进行时间序列聚类的原创方法。

聚类是一种机器学习技术，它能够将数据集划分为多个对象组（即聚类），使得同一聚类内的对象彼此相似，而不同聚类的对象则各不相同。聚类有助于揭示数据结构，识别隐藏的模式，并根据对象的相似性进行分组。

聚类可以用于因果推断。在这种背景下应用聚类的一种方法是识别出与特定原因相关联的相似对象或事件组。一旦数据被聚类，就可以分析聚类与原因之间的关系，以确定潜在的因果关系。

此外，聚类还可以帮助识别可能受到相同影响或具有共同原因的对象组，这对于分析因果关系也非常有用。