我有一个问题，我有一组对象（为了便于解释，比如说智能手机）。对于每部手机，我们在 3 个月（例如）期间收集了几个特征特征（例如通话时长、拨打、接听电话的数量等）。现在基于这些收集的数据集，我们需要将手机分组。情况类似于下图：

我的第一个想法是遵循我们在处理图像时所做的事情。从图像矩阵中制作一个向量，然后进行聚类。在我的例子中，我们通过保持时间序列来制作向量。因此，对于每个手机，如果数据集的大小为 mxp 并且有 n 个这样的手机，我们构建一个大小为 nx (mxp) 的数据集。但是，我无法确定这种方法是否存在任何问题，或者它是否会达到我们想要的效果。

我正在寻找一些想法。任何建议将不胜感激。

谢谢并恭祝安康。