在Python中随时间演化的集群数据集

我正在研究一个由13个特征组成的聚类问题，其中9个特征每年都在变化。拥有5个数据集（过去5年），为了观察集群拓扑结构的趋势或变化，对年度观测数据进行聚类的最佳方法是什么？

最简单的方法是每年重新对数据进行聚类。您可以从一年的数据开始，如果您对集群中心感到满意，您可以将它们提供给下一年的数据，并查看数据点是如何围绕它们移动的。最简单的方法是每年重新对数据进行分类。您可以从一年的数据开始，如果您对集群中心感到满意，您可以将它们提供给下一年的数据，并查看数据点是如何在它们周围移动的。