Reconocimiento de patrones en series de tiempoDescubrí cómo las técnicas de agrupamiento se pueden usar en JMP para identificar patrones similares:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-determine-clusters-of-semiconductor-wafer-defect-sort/td-p/15051
Cuando analizo datos de series temporales, a menudo me interesan los períodos de agrupación en los que aparece un patrón de interés. En la literatura hay varias técnicas y me pregunto cómo se puede usar JMP/JMP Pro para tener algunos resultados iniciales.
Re: Reconocimiento de patrones en series de tiempoAdemás de la plataforma Functional Data Explorer (solo disponible en JMP Pro), también puede consultar la plataforma Time Series en JMP (que también se encuentra en JMP Pro, ya que las capacidades de JMP son un subconjunto de las capacidades de JMP Pro). Hay muchas subplataformas de reconocimiento de patrones/opciones de visualización anidadas dentro de la plataforma. Como dijo sabiamente uno de los encuestados de quora, "... depende del patrón que estés buscando". Aquí hay un enlace a la documentación en línea de JMP para la plataforma Time Series:
https://www.jmp.com/support/help/14-2/time-series-analysis.shtml#
Re: Reconocimiento de patrones en series de tiempoEsta respuesta de quora es un buen resumen de las diferentes técnicas que se pueden usar antes del agrupamiento.
origen: quora.com/What-is-the-best-way-algorithm-to-detect-a-pattern-in-a-time-series
- Correlación cruzada
- Deformación de tiempo dinámica en ventana
- Fingerpinting de la serie temporal usando una combinación de estadísticas
- Modelos ocultos de Markov
- Redes neuronales recurrentes
Re: Reconocimiento de patrones en series de tiempoEnfoque interesante: uno puede aprovechar el preprocesamiento de datos y la deformación dinámica del tiempo dentro de la plataforma FDE.
Re: Reconocimiento de patrones en series de tiempoPienso que el Explorador de datos funcionales La plataforma puede ayudarte aquí. Puede guardar componentes principales funcionales para cada serie temporal y luego agrupar en función de esos componentes principales.
Aquí hay algunos tutoriales sobre el Explorador de datos funcionales:
El qué, dónde, por qué y cómo de Functional Data Explorer (2019-EU-45MP-050)
La amplia instalación técnica de Functional Data Explorer (US 2018 226)
Tutorial: uso de Functional Data Explorer para dar sentido a los datos del sensor (US 2018 410)
Re: Reconocimiento de patrones en series de tiempo¿Puede compartir las instancias/técnicas específicas en la literatura que le interesa usar? ¿Luego comparó las capacidades en JMP/JMP Pro con estas instancias específicas?
