时间序列聚类分析中GRDP数据的z-score标准化方法选择咨询

你的核心需求是对区域GRDP的时间序列形态进行聚类，而非单纯按GRDP总量分组，所以标准化方案的选择必须服务于这个目标：

• 全局均值法：不适用。这种方法会将区域间的绝对总量差异和时间趋势混为一谈，聚类结果大概率会变成按GRDP高低分组，完全偏离“捕捉时间序列形态相似性”的目标。

• 年度均值法：不适合你的场景。该方法消除的是年度整体经济环境的影响，突出的是区域在各年度中的相对排名，但会掩盖区域自身的长期增长模式——比如一个稳定增长的区域，可能因年度均值波动被标准化出不必要的波动，无法反映真实的时间序列特征。

• 区域均值法：具备统计有效性且完全适配你的需求。通过对每个区域的时间序列单独做z-score标准化，能彻底剥离区域间的总量差异，将GRDP数值转化为相对于自身均值的变化幅度（比如增长/下降的相对比例）。这样聚类时，算法会聚焦于区域GRDP的时间趋势、波动规律等形态特征，把增长模式相似的区域聚在一起，这正是hclust或tsclust做时间序列聚类的核心目的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者minseok_kim