R 将代表气体消耗量的多条曲线聚类

我有从2010年到2014年700小时的天然气消耗时间序列。一次性系列代表一家公司的消费。 一些人的消费是固定的，另一些人一年只消费4个月，还有一些人的消费波动性很高。因此，我想根据消耗曲线的形状对它们进行聚类

我试过R包的“kml”，但没有很好的效果。我也尝试了“kmlShape”软件包，但似乎我有太多的数据，每次R退出

我想知道使用快速傅立叶变换然后聚类是否是一个好主意？我的目标是真正区分消费是恒定的群体和消费是可变的群体。 然后我想将变量consummer聚集在峰值函数中，以及它们何时消耗

我还试着计算每个客户的平均et方差，然后用k-均值聚类，但不是很好，我可以看到两个聚类，一个有650个客户，另一个有50个

谢谢

`

这里有三个例子，我有700条这样的曲线，有些是高变量，有些是常数

---

我想根据它们的形状对它们进行聚类，以便有一个消费量相当恒定的组，另一个消费量变化很大的组，并尝试根据峰值出现的时间对其进行聚类

请添加示例数据，并澄清所需的输出应该是什么样子。“聚类”是不够的信息。傅里叶变换是一种正常的方法。此外，您还可以尝试使用一些小波分析技术对数据进行“分解”。查看

wavelets

软件包中的

dwt

函数。这是一个解决方案，还是为您的问题提供更多信息？如果不是解决方案，请将此信息移至您的问题并删除此答案。（如果有答案，无论答案是否正确，您将获得更少的视图。）