【问题标题】:How to identify moving points together in the time series data如何在时间序列数据中一起识别移动点
【发布时间】:2015-06-13 18:13:28
【问题描述】:

我有一个时间序列的点,即定期从某个 api 获取 x 和 y 坐标,我想弄清楚哪些点在查看它们的 x 和 y 坐标时实际上是一起移动的。有人可以给我一个关于这个问题的起点,我应该选择 KMeans 还是一些监督学习算法。

【问题讨论】:

  • k-means 肯定不会工作。

标签: neural-network data-mining k-means supervised-learning unsupervised-learning


【解决方案1】:

我会尝试计算互信息。

【讨论】:

    【解决方案2】:

    我不确定您到底想要实现什么,但我将提到时间序列数据挖掘中的一些任务:

    • 集群
    • 分类
    • 细分
    • 预测
    • 异常检测
    • 主题发现

    我认为这本书:Time Series Book 将有助于选择。

    【讨论】:

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