查找數據/陰謀使用Python

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示例數據可能是這樣的：

什麼我試圖做的是得到所有高峯的索引。請注意，我只想要最高峯。我目前正在做的是使用高斯平滑對數據進行平滑處理，以去除半峯和谷以獲得平滑的曲線並找到這些最大值的指數。它的工作原理，但它不是一個很乾淨的解決方案。

我想知道是否有更好的方式使用kmeans等聚類方法來完成此操作？有人能指點我一個解決方案嗎？

2014-01-17 intl

爲什麼這不是一個乾淨的解決方案？你發佈的數據代表什麼？我認爲這是y值，但不明確。 – kkuilla

這是一個週期性信號。如果您可以安全地假定維持這種週期性，則可以在特定時間窗口內查找最大值。 –

數據是心臟的交織間隔，所以是的，從某種意義上說，它是y值。至於週期性，是的，數據是週期性的，但可能會有所不同，因此我不能只選擇一個窗口。至於爲什麼它不是太乾淨，我正在改變我回來的數據。如果我能處理原始數據，我更喜歡它。 – intl

事實上，使用高斯平滑可能意味着你正在做所謂的核密度估計。

這是 - 特別是對於低維數據 - 被認爲是良好的統計實踐。您可能需要閱讀KDE以瞭解如何選擇內核帶寬，但除此之外，請堅持這種已建立的方法。

k-means只有在有多個變量時纔有用，因爲它可以一次優化所有變量。但是你必須選擇k，你可能事先不知道。

試着從的密度估計的角度來看，不要試圖做一些太花哨的事情。

2014-01-18 13:23:58

謝謝，KDE看起來是要走的路。看起來最簡單的是最好的方式。 – intl

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