基于动态影响力聚类的血糖调控机制解析：一项初步临床前研究

　　本文提出动态影响力聚类（DIBC）框架，通过可解释机器学习（XML）技术（如SHAP）将时序数据转化为影响力空间，首次实现影响力表征生成与动态聚类的联合优化。该框架引入时序连续性和上下文对齐约束，在能源消费数据集中展现出优于传统方法的可解释性与聚类稳定性，为生命科学领域的动态模式分析提供了新范式。

　　

Highlight

能量消耗受动态时间模式、环境背景和用户行为共同调控。传统聚类方法难以捕捉 evolving 特征关系。我们提出的动态影响力聚类框架，首次将可解释机器学习（XML）与动态聚类在统一数学框架中联合优化。

Introduction

血糖水平分析对现代能量系统管理至关重要。智能电表与物联网（IoT）设备提供了前所未有的颗粒度数据，但传统方法难以处理动态性、上下文依赖性等挑战。虽然时序聚类技术（如k-means变体）已被应用，但缺乏对特征驱动力的解释。可解释机器学习（XML）方法如SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）为预测模型提供特征级解释，但尚未充分用于无监督分析。我们的动态影响力聚类框架通过将原始数据转化为影响力空间（每个数据点由特征影响力分数向量表示），实现基于消费驱动力的分组，显著提升可解释性。

Methodology

本小节详细阐述了用于血糖时序数据可解释分析的动态影响力聚类框架。我们提出问题表述、使用XML的影响力空间转换核心概念、整合时序与上下文约束的动态聚类算法，以及转移分析方法。

Experiments

本节呈现了所提框架在真实世界时序数据上的实证评估。我们评估了聚类质量、时间一致性、上下文连贯性和计算效率。基于动态K-means的算法（算法1）在影响力空间（SHAP、LIME、Spearman-guided、Integrated Gradients）运行，与原始特征数据的标准K-means、层次聚类以及最先进的时序聚类基线进行比较。

Conclusion

本文介绍的动态影响力聚类框架，通过将可解释机器学习（XML）融入动态聚类背景，为分析时序数据提供了新方法。我们证明利用SHAP或Integrated Gradients等方法将原始数据转化为可解释的影响力空间，结合包含时序和上下文约束的动态聚类算法，能显著提升聚类质量、时间稳定性和上下文连贯性。