클러스터링/신경망 사용을위한 센서 데이터 병합

Question

나는 여러 개의 데이터 세트 즉, 2 개의 열, 하나는 matlab 날짜 번호, 다른 하나는 2 개의 값을 갖는 행렬을 가지고 있습니다. 여기에 예를 들어 내가 등등 클러스터링, 신경망을 수행 할 수 있도록 내가, 매트릭스에 함께 그들을 얻을 수있는 유일한 문제를 필요로하는 다른 센서 값이 이제 그들

>> S20_EavesN0x2DEAir(1:20,:) 
ans = 

    1.0e+05 * 

    7.345016409722222 0.000189375000000 
    7.345016618055555 0.000181875000000 
    7.345016833333333 0.000177500000000 
    7.345017041666667 0.000172500000000 
    7.345017256944445 0.000168750000000 
    7.345017465277778 0.000166875000000 
    7.345017680555555 0.000164375000000 
    7.345017888888889 0.000162500000000 
    7.345018104166667 0.000161250000000 
    7.345018312500001 0.000160625000000 
    7.345018527777778 0.000158750000000 
    7.345018736111110 0.000160000000000 
    7.345018951388888 0.000159375000000 
    7.345019159722222 0.000159375000000 
    7.345019375000000 0.000160625000000 
    7.345019583333333 0.000161875000000 
    7.345019798611111 0.000162500000000 
    7.345020006944444 0.000161875000000 
    7.345020222222222 0.000160625000000 
    7.345020430555556 0.000160000000000 

을 하나의 집합 센서 데이터가 약간 다른 타이밍이나 타임 스탬프로 찍혔다는 것과 데이터 수집 관점에서 나는 그것에 대해 할 수있는 일이 없다는 것입니다. 내 첫 번째 생각은 하나의 센서 데이터 세트를 다른 하나의 데이터 세트에 맞추기위한 보간법 이었지만 어수선한 방식 인 것처럼 보였습니다. 도구 상자 나 기능을 놓치고있는 것 같았습니다.이 기능을 사용하지 않으면 빨리이 작업을 수행 할 수있었습니다. 더 많은 것을 복잡하게하기 위해 센서의 수가 시간이 지남에 따라 증가했습니다. 따라서 다른 시작 날짜도보고 있습니다.

누군가이 문제를 해결하는 방법에 대한 좋은 아이디어가 있습니까? 감사합니다.

Answer 1

데이터에서 무엇을 찾고 있는지 잘 모르기 때문에 클러스터링 부분에 대한 대답을하기가 어렵습니다. 플래그와 같은 네트워크에 모두 함께 공급 행렬 각각

별도의 네트워크를 훈련

• 를, 상기 신경망
  , 보간 옆 떠오른다 적어도 두 개의 다른 방법이있다 입력 (timestamp, flag_m1, flag_m2, ..., flag_mN) => target (value) 여기서 flag_m * 열은 상호 배타적 인 부울 값입니다. 즉 flag_mK는 1이면 행은 행렬 K에서옵니다. 그렇지 않으면 0입니다.

제공 한 정보의 양으로 안전하게 말할 수있는 유일한 것입니다.

Answer 2

NN을 사용할 계획이라면 보간법에 대한 첫 번째 생각이 맞다고 생각합니다. 또 다른 옵션은 예를 들어 http://en.wikipedia.org/wiki/Dempster%E2%80%93Shafer_theory과 같이 누락 된 데이터를 처리하도록 설계된 접근 방식을 사용하는 것입니다.