Основным отличием является только то, что в качестве метрики в tslearn Kmeans можно использовать «dtw», что полезно при кластеризации данных временных рядов разной длины, тогда как в sklearn это дает ошибку, если ваши данные временного ряда, если разной длины, в основном потому, что эторассматривайте каждую временную отметку как новую функцию, а когда ваши данные не в матричном формате, они считают ее неправильным форматом.
Интересно знать, что сам tslearn использует sklearn в фоновом режиме.
Но все жеМожет возникнуть проблема с tslearn при кластеризации данных различных «n_clusters», отличных от 2, например, скажем 3. / Иногда он предсказывает только 2 метки. здесь я упомянул сделать 4 кластера, но он дал только 2 метки