Riconoscimento di pattern in serie temporaliHo scoperto come le tecniche di clustering possono essere utilizzate in JMP per identificare modelli simili:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-determine-clusters-of-semiconductor-wafer-defect-sort/td-p/15051
Quando analizzo i dati delle serie temporali, sono spesso interessato ai periodi di raggruppamento in cui appare un modello di interesse. In letteratura esistono diverse tecniche e mi chiedo come si possa utilizzare JMP/JMP Pro per avere dei primi risultati.
Ri: Riconoscimento di pattern nelle serie temporaliOltre alla piattaforma Functional Data Explorer (disponibile solo in JMP Pro), potresti anche voler controllare la piattaforma Time Series in JMP (che è anche in JMP Pro poiché le funzionalità di JMP sono un sottoinsieme delle funzionalità di JMP Pro). Esistono molte sottopiattaforme/opzioni di visualizzazione di riconoscimento dei modelli nidificate all'interno della piattaforma. Come ha affermato saggiamente uno degli intervistati di quora, "... dipende dallo schema che stai cercando". Di seguito è riportato un collegamento alla documentazione online di JMP per la piattaforma Time Series:
https://www.jmp.com/support/help/14-2/time-series-analysis.shtml#
Ri: Riconoscimento di pattern nelle serie temporaliQuesta risposta da quora è un buon riassunto delle diverse tecniche che possono essere utilizzate in cluster precedenti.
origine: quora.com/Qual è-l'algoritmo-migliore-per-rilevare-un-pattern-in-una-serie-temporale
- Correlazione incrociata
- Distorsione temporale dinamica in finestra
- Fingerpinting delle serie temporali utilizzando una combinazione di statistiche
- Modelli di Markov nascosti
- Reti neurali ricorrenti
Ri: Riconoscimento di pattern nelle serie temporaliApproccio interessante: si può sfruttare la preelaborazione dei dati e il time warping dinamico all'interno della piattaforma FDE.
Ri: Riconoscimento di pattern nelle serie temporaliPenso che la Esploratore di dati funzionali la piattaforma può aiutarti qui. È possibile salvare componenti principali funzionali per ogni serie temporale e quindi raggruppare in base a tali componenti principali.
Ecco alcuni tutorial su Functional Data Explorer:
Cosa, dove, perché e come di Functional Data Explorer (2019-EU-45MP-050)
L'ampia struttura tecnica di Functional Data Explorer (US 2018 226)
Tutorial - Utilizzo di Functional Data Explorer per dare un senso ai dati dei sensori (US 2018 410)
Ri: Riconoscimento di pattern nelle serie temporaliPuoi condividere le istanze/tecniche specifiche nella letteratura che ti interessa utilizzare? Quindi ha confrontato le funzionalità in JMP/JMP Pro rispetto a queste istanze specifiche?
