應該使用什麼相似性度量來對這些序列進行分類？

Question

我有96個序列的48個浮點數。有三個不同的分組（未知大小）。最初，我不知道哪個序列屬於哪個組。我的目標是創建一個算法來找到它。這最好以圖示出（見下文 - 上的灰度級表示的浮標的大小）：

我的目標是從所述未分類的圖像去左邊到右邊的圖像。

我的想法是對序列進行某種形式的分析並對最接近的匹配進行分組。分析可能是：

• A.尋找峯
• B.某種形式 頻率/位置和波谷其他域分析

我能想象如何做選擇。然而我對選項B粗略一下，我確信我不知道幾種方法。

我的問題是高級別：

1. 誰能推薦的，我可以用它來做到這一點的算法類別？

2. 任何人都可以推薦一個程序或開始這樣的算法（書章建議歡迎）？

我也很樂意與書籍章節等我通常使用與NumPy/SciPy的建議 - 因此標籤，但這個問題是不是真的特定的語言。

Answer 1

看起來像峯和谷是完全對齊，只有深度不同。我想嘗試：

• 線性序列正常化，使他們既平均值和方差一致，即兩個[1,0,1,0]和[5，-5,5，-5]歸一化爲[1，-1,1，-1]。

• 然後計算序列上差異的平方和並將其視爲距離。

顯然它只是一個起點。這可能不會開箱即用，因此請查看錯誤分類以檢查導致它們的原因以及如何解決此問題。

Answer 2

只是一個想法（沒有時間來寫一個完整的答案）：

1. 如同一個組內成員主要由一些比例不同，所以首先做一些「正常化」的，正如Rafal所建議的那樣。

2. 歸一化後，組內的所有成員將是N維空間中大致指向相同方向的矢量。然後您可以將它們分成組，使用clustering algorithm，例如使用kmeans函數。