python - ML 技术在数据中的时间序列趋势中寻找模式 (Python)

Question

我有涵盖 5 年期间（20 个季度）的季度时间序列数据。该数据被分成许多行（> 1000）。我想做的是看看这些行是否有任何基于它们随时间的增长率的自然分组。

例如，它们是否可以聚集成不同“形状”的趋势线（例如，可能有一组有 2 年的平线增长，然后是 3 年的持续增长，另一组在 5 年内持续下降） . 有什么方法可以使用无监督的 ML 模型来做到这一点？

抱歉，如果这个问题是基本的/不清楚的 - 我对 ML 技术不是很熟悉

谢谢！

标签： pythonmachine-learningpattern-matchinggroupingcluster-analysis