四种聚类算法实现对控制图时间序列的聚类

主要针对控制图时间序列数据集的聚类任务，使用了基于划分的（K-Means）、基于层次的（AGNES）、基于密度的（DBSCAN）以及基于图的（spectral clustering）聚类方法，最后可视化结果，用Jupyter Notebook编写（python），四种聚类算法和数据集均打包在一起。

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2020-06-20 16:21  聚类\
     目录           0  2020-01-01 11:40  聚类\.ipynb_checkpoints\
     文件       18672  2019-12-30 22:15  聚类\.ipynb_checkpoints\dbscan-checkpoint.ipynb
     文件        3906  2020-01-01 11:50  聚类\.ipynb_checkpoints\hierarch-checkpoint.ipynb
     文件       17733  2020-01-01 11:47  聚类\.ipynb_checkpoints\kmeans-checkpoint.ipynb
     文件       18053  2020-01-01 11:28  聚类\.ipynb_checkpoints\spectral-checkpoint.ipynb
     文件       18727  2019-12-30 22:16  聚类\dbscan.ipynb
     文件       31784  2020-01-01 11:57  聚类\hierarch.ipynb
     文件       17733  2020-01-01 11:47  聚类\kmeans.ipynb
     文件       17766  2020-01-01 11:37  聚类\spectral.ipynb
     文件      288974  2019-11-27 19:45  聚类\synthetic_control.data