我正在对不同的时间序列执行 PCA，然后使用 K 均值聚类来尝试将共同因素组合在一起。

我面临的问题是一些因素进出时间序列。例如，我总共可能有 12 年的数据点，有些因素可能在整个 12 年中都存在，但有些因素可能会逐渐消失（例如，前两年活跃，三年不活跃，其余时间活跃）。

我可以使用迭代 PCA 来填补数据中的一些常见空白，但我不确定用什么来处理大块（数年）的数据空白。例如，如果一个因素只存在于最后三年，我是否应该将其纳入分析？