【发布时间】：2017-08-20 21:24:33
【问题描述】：
我目前正在一个项目中工作，我需要对某些类型的事件进行分类。对于每个事件，我从不同的传感器获得读数，每种事件的长度从大约 300 毫秒到 1500 毫秒不等。我需要为此构建一个分类器，但我从来没有同时使用多个向量做过这样的事情。我有一些使用神经网络和 K-Means 聚类的经验，但只有单值特征。解决此类问题的起点是什么？我已经坚持了一段时间，但我仍然无法弄清楚。如果它使用 python 或 C#，那将是一个加号。
【问题讨论】：
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“类型的长度”是什么意思？您需要对此进行更具体的说明，并尽可能说明这些向量。在每个传感器的数据中，维数在基数上是否一致？你想对什么进行分类？
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我的意思是一个事件可以持续一段时间 例如：事件 A 持续 700ms，事件 B 持续 600ms，事件 C 持续 500ms 等等。因此，不同事件之间的数据并不是基本一致的。我从汽车的加速度计中获取值，我正在尝试对某种运动进行分类。
标签： python machine-learning artificial-intelligence classification