私は、センサーの読み取り値を取得し、表示されるピーク形状から、プロセスの問題のいくつかの「指標」に最も近いものを分類できるプロセスを組み立てようとしています。これを実現するために、指標ピーク (上記参照) と「テスト」ピーク (上記参照) のデータ セットを用意し、これを Functional Data Explorer プラットフォームで実行しています。このプラットフォームから、モデルを適用して「指標」ピークに適合させ (テスト ピークは検証セットとして残します)、生成された FPC スコアを保存します。
私が今やりたいことは、FPC スコアに基づいて「テスト」ピークを「インジケーター」ピークに最も近いピークに分類することです (以下の視覚化の例を参照)。私が抱えている問題は、これらのピークを分類する適切な方法を見つけることです。私が目指しているカテゴリは「インジケーター」のみです。「通常」には別の明確なグループがありません。これは、形状や形式などがいくつもある可能性があり、大規模なトレーニング セットにつながる可能性があるためです。最も一致するテスト ピークを見つける方法について、誰か提案できますか?
クラスタリングが可能であることは知っていますが、指標と比較してクラスタ化された「コントロール」を使用してクラスタリングする方法はありますか?
私が行っているアプローチについて、一般的な他のアイデアがあれば、それもありがたいです。
ありがとう！
ちょっと、そこ、
興味深い質問ですね！始めましょう:)
参照/指標ピークのセットは、上部のプロットの 7 つの曲線ですか? それらは測定されたものですか、それとも人工的なものですか?
共有できるサンプルデータセットはありますか?
最高
フロリアン
