算法查找趨勢塊

假設我有24行數據，每行代表一天中的一小時。我想實現的是實現一種能夠檢測數據趨勢的算法，並可將其分爲2個塊 - 「好」塊和「壞」塊。例如，在附圖中，你可以看到在第6行有一個好的塊開始並在第19行結束。第0行也有很好的分數，但它不是塊的一部分，所以算法應該知道如何處理這種情況。我認爲這是關於聚類，但找不到足夠簡單的東西來滿足我們的需求。期待任何建議。算法查找趨勢塊

來源

2016-03-07 user3623176

一個「好」塊的定義似乎是主觀的。如果你能以某種方式指定它，那將是一件好事。你會說這樣的話：「在90％的樣本中絕大多數（不包括開始/結束）的X的持續值？ – purpletentacle

是不是很簡單的閾值和分析連接組件？ –

@NicoSchertler：是的，但是」while值> =閾值）「線性掃描足以找到這些」組件「，並且您可以簡單地檢查每個實時的長度並在必要時報告它。 –

start = -1 
Append a below-threshold value to the end of the data array x[] 
For i from 1 to n: 
    If x[i] >= thresholdValue: 
     if start == -1: 
      start = i 
    Else: 
     If start != -1 and i - start >= thresholdLength: 
      ReportGoodBlock(start, i-1) 
     start = -1

來源

2016-03-07 10:27:19

算法查找趨勢塊

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