我有一组具有n个特征（数字）的实例。 我每隔X个时间步重新采样我的功能，因此每个实例在t1：tn都有一组功能。 连续响应变量（例如，范围50：100）仅每X * z次测量一次。 （例如每分钟采样，每30分钟只响应一次）功能可能会随着时间的推移而改变。响应也是如此。
现在，在任何时候，我想将新实例映射到响应范围。
如果我没有失去你:-) 您是将此视为回归还是多类别分类问题（具有离散化的响应范围）？ 在任何一种情况下，是否有一个经验法则我需要多少个实例？如果实例不遵循相同的分布（例如，对同一组特征值的响应不同，我可以使用聚类来过滤/分析这个吗？）