X秒采样间隔不均匀
X秒采样间隔不均匀
提问于 2021-04-29 10:34:04
我有以下规范的数据集：
- 年内以不均匀间隔时间抽取512个样本
- 每个样本是来自传感器的8秒数据，分辨率为4ms。
- 样品没有标记
例如，我在第一天采集了5个样本，然后在第5天采集了10个以上的样本等等。
我想要对数据进行聚类，以检查是否可以从单个8秒的样本中推断出机器的操作模式。此外，我还想衡量一年来组件的性能，以便进行预测维护。
目前，我想使用自组织映射进行聚类。我是这门数据科学的新手，目前正在学习。通常的方法是使用间隔均匀的样本。而且，在这些情况下，每个样本都是单个输入(比如一天结束时的股票价值)，而不是在时间Y中获取的X秒数据。
我的问题是:如何将这些数据输入到任何模型中？
回答 1
Data Science用户
回答已采纳
发布于 2021-04-29 11:10:43
这取决于您想要如何对数据进行集群，但是这里有一些选项.
- 例如，您可以完全忽略时间戳，只需对不同的操作模式进行聚类，只需根据特性的大小就可以了。在这里，只需将值提取到一个新的功能列表中即可。否则，你必须考虑什么是重要的样本。例如，一个包含5个样本和8个样本的快照是否区分了不同的模式？如果是这样的话，基于一天中的样本数来构建你的特征向量。在这样做的过程中，您将从一天中的各种属性(例如大小、样本数量)中为每天创建单个特性，使您能够根据这些特性对它们进行聚类。
- 相反，您可以将所有数据重新采样到统一的间隔中，但这可能需要大量的假设，因此会引入噪声。
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原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/93722
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