Если делать все "как надо", то первым делом надо ответить на вопрос - распределение выборки отличается от равномерного или нет. Если отличается - то тогда можно идти дальше - искать кластеры, или выяснять, какое у выборки (а через нее - и у генеральной совокупности) распределение в действительности, и т.д. По большому счету, в дальнейшем даже выбор метода кластеризации, если его делать "правильно", должен зависеть и от результат этого этапа в том числе. Если-же не отличается - ну тогда и так все ясно, дальнейших исследований не требуется. Не забудьте после применения критерия проверить значимость полученных результатов, что-бы понимать, на сколько им можно доверять.
Для определения "равномерности" выборки существуют ряд специальных критериев, наиболее распространенный из которых - т.н. критерий Шермана. Вычислительно простой и статистически мощный. (Существуют и другие критерии, но оптимальный выбор конкретного критерия - это уже тема более глубокого анализа).
И еще хочу обратить ваше внимание, что кластеризация временнЫх рядов (именно рядов!) - это немного другое, чем просто кластеризация значений этих самых рядов (по сути, не отличающееся от кластеризации статических данных). Разные цели и разные методы.