時系列でのパターン認識JMP でクラスタリング手法を使用して類似のパターンを特定する方法を発見しました。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-determine-clusters-of-semiconductor-wafer-defect-sort/td-p/15051
時系列データを分析するとき、関心のあるパターンが現れる期間のクラスタリングに関心を持つことがよくあります。 文献にはいくつかの手法があり、JMP/JMP Pro をどのように使用して最初の結果を得ることができるのだろうかと思います。
Re: 時系列でのパターン認識Functional Data Explorer プラットフォーム (JMP Pro でのみ利用可能) に加えて、JMP の時系列プラットフォーム (JMP の機能は JMP Pro の機能のサブセットであるため、これも JMP Pro にあります) も確認することをお勧めします。 プラットフォーム内にネストされた多くのパターン認識サブプラットフォーム/視覚化オプションがあります。 Quora の回答者の 1 人が賢明に述べたように、「...探しているパターンによって異なります。」 時系列プラットフォームの JMP オンライン ドキュメントへのリンクは次のとおりです。
https://www.jmp.com/support/help/14-2/time-series-analysis.shtml#
Re: 時系列でのパターン認識Quora からのこの回答は、以前のクラスタリングで使用できるさまざまな手法の優れた要約です。
ソース: quora.com/What-is-the-best-way-algorithm-to-detect-a-pattern-in-a-time-series-time-series
- 相互相関
- ウィンドウ化されたダイナミック タイム ワープ
- 統計の組み合わせを使用した時系列の特定
- 隠れマルコフ モデル
- 再帰型ニューラル ネットワーク
Re: 時系列でのパターン認識興味深いアプローチ - FDE プラットフォーム内でデータの前処理と動的タイム ワーピングを利用できます。
Re: 時系列でのパターン認識私は思います機能データ エクスプローラープラットフォームがここで役立つ場合があります。 時系列ごとに関数主成分を保存し、それらの主成分に基づいてクラスター化できます。
Functional Data Explorer に関するいくつかのチュートリアルを次に示します。
Functional Data Explorer の内容、場所、理由、方法 ( 2019-EU-45MP-050 )
Functional Data Explorer の Wide Technical Facility ( US 2018 226 )
チュートリアル - Functional Data Explorer を使用してセンサー データを理解する (US 2018 410)
Re: 時系列でのパターン認識あなたが使用したいと考えている文献の特定の事例/技術を共有できますか? 次に、JMP/JMP Pro wrt の機能をこれらの特定のインスタンスと比較しましたか?
