如何在时间序列数据中一起识别移动点

时间:2015-04-08 16:42:16

标签: neural-network data-mining k-means supervised-learning unsupervised-learning

我有一个时间序列的点,即以某些规则的间隔从某些api获取x和y坐标,我想知道哪些是在查看x和y坐标时实际上一起移动的点。有人可以给我一个问题的起点,我是否应该选择KMeans或一些有监督的学习算法。

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我会尝试计算互信息。

答案 1 :(得分:0)

我不确定你想要实现的目标,但我将在时间序列数据挖掘中提及一些任务:

  • 聚类
  • 分类
  • 分割
  • 预测
  • 异常检测
  • Motif Discovery

我认为这本书:Time Series Book将有助于选择。