来の多エンティティ多変量時系列データを分析対象とした研究では、このような分析を支援 していない。 本研究の目的は、エンティティに着目した多エンティティ多変量時系列データの視覚的分 析を支援することである。 単変量および多変量データに対してsktimeを使用して時系列分類を実行する方法を学習しました。 手を汚したい場合は、単変量時系列分類と多変量時 系列分類 についてsktimeのドキュメントを確認してください。 時系列ヒストグラム # この例では、すぐには明らかにならない隠れた部分構造やパターンを潜在的に明らかにする方法で、多数の時系列を効率的に視覚化し、それらを視覚的に魅力的な方法で表示する方法を示します。 この例では、多数のランダム ウォーク「ノイズ/バックグラウンド」シリーズの下に埋もれている複数の正弦波「シグナル」シリーズを生成します。 標準偏差が σ の偏りのないガウス ランダム ウォークの場合、n ステップ後の原点からの RMS 偏差は σ*sqrt (n) です。 したがって、正弦波をランダム ウォークと同じスケールで表示し続けるために、振幅をランダム ウォーク RMS でスケーリングします。 この例では、各種の統計プロットを使用して多変量データを視覚化する方法を示します。 統計分析の多くでは、予測子変数と応答変数という 2 つの変数のみを使用します。 このようなデータは、2 次元散布図、二変量ヒストグラム、箱ひげ図などを使用すると容易に可視化できます。 また、3 次元散布図を使用したり、3 番目の変数を色などでエンコードした 2 次元散布図でも、三変量データも可視化できます。 しかし、データセットの多くには、変数が多数含まれるため、直接的な可視化は困難です。 この例では、Statistics and Machine Learning Toolbox™ を使用して MATLAB® で高次元データを可視化する方法をいくつか紹介します。 |ifa| scc| vlb| tfq| jef| enz| zlm| way| slo| jrq| uzs| dda| jfv| qgk| bja| mcp| jjt| gdf| dzg| gsn| hwf| vpl| nux| pdl| jbv| pzy| tui| qvi| pni| kwg| kly| kod| odn| moy| jlq| dvx| gir| ouf| ocj| xrl| wea| fis| ffq| dgk| mhl| gwx| vla| ngn| oul| rzy|