如何对时间序列数据进行分类和聚类

Question

几个月前，我已经发布了一个关于我的项目的问题，我正在着手研究这个问题。这篇文章可以在这里看到：基于智能手机数据集问题的人类活动识别

现在，我知道这是基于多元时间序列分析的，任务是对数据进行分类和聚类。我收集了一些资料(电子书、教程等)。在这一点上，但仍然看不到更详细的图片，甚至我应该如何开始。这里的教程看起来可能很有帮助，但问题是我的数据看起来不一样，我不太确定这是否可以应用到我的工作中。

http://little-book-of-r-for-multivariate-analysis.readthedocs.org/en/latest/src/multivariateanalysis.html#scatterplots-of-the-principal-components

基本上，我的问题是：

我怎么才能开始一些非常基本的分析呢？如何读取数据对我有任何意义。任何建议和建议都将不胜感激！注:我只是数据科学的初学者。

Answer 1

我在最近的“数据科学”( Data Science StackExchange：https://datascience.stackexchange.com/a/3764/2452 )中分享了许多关于时间序列分类和聚类的资源。希望你会发现它们与这个问题相关，也很有用。

Answer 2

我怎么才能开始一些非常基本的分析呢？

获取标记的数据并计算每个集合的值的直方图。把这些画出来，视觉上看是否有什么区别。还计算每个不同标记集的平均值和方差，并查看是否存在差异。

如果是timeseries数据，则取时间的小(重叠)窗口，计算各种度量--例如min、max、方差、平均值--并将其用作分类器的输入。