時間序列DFT信號聚類

Question

我有一些時間序列數據集，我想要轉換爲dft信號以降低維度。在轉換爲dft後，我想使用k-means算法對得到的dft數據集進行聚類。

由於dft信號包含一個虛數如何聚簇它們呢？

Answer 1

您可以簡單地將虛部作爲向量中的另一個組件。在其他應用程序中，您將會忽略它！

但是，您將面臨其他更嚴峻的挑戰。

數據挖掘，尤其是聚類很少像應用函數a（dft）和函數b（k-means）那樣簡單，然後得到結果，即萬歲。對不起 - 這不是探索式數據挖掘的工作原理。

首先，對於許多時間序列，DFT根本沒有幫助。在其他人中，您首先必須做適當的重採樣或細分，或者去除季節性等無趣效果。即使DFT起作用，它也可能強調諸如採樣頻率或某些干擾之類的僞像。

然後你會遇到一個主要問題：k-means基於所有屬性具有相同重要性的假設。而DFT基於非常相反的想法：第一個組件捕獲大部分信號，後面的組件只有很小的偏差（並且這是將其用作降維的動機）。因此，基於這種直覺，你可能永遠不會應根據DFT係數完全應用k均值。同時，數據挖掘一再表明，「統計無稽之談」的工作可以提供有用的結果......所以你可以嘗試，但要小心地核實結果，避免過於熱情或樂觀。

Answer 2

在FFT的幫助下，它將數據集轉換爲dft信號。它有助於計算每個小數據集的DFT。