分析线趋势

Question

有没有办法以编程方式分析图表并了解它们是否适合任何预定义的模式。我希望将模式分析为以下内容：

我已经尝试构建一种算法来测量各个线点之间的距离，向前看，并通过保持+/- 2％的余量来验证它是否与任何模式匹配。

我最近读到了关于scikit-learn的内容，我在想是否可以应用机器学习，以便根据提供的样本数据构建模式。我对任何可以帮助我实现这一目标的编程语言持开放态度。任何投入都将受到赞赏。

Answer 1

我认为这只是Wikipedia - Linear regression

要解决的主要问题

我找到了这篇文章：

• Is there a Java library for better linear regression? (E.g., iteratively reweighted least squares) [closed]

修改的

• How to find residuals and plot them

Answer 2

您可以使用ML方法，例如，对此序列进行分类或聚类，应用一些预功能（如速率 - 统一图表）。

但我的建议是：去统计并使用时间序列分解： look here - Python approach, the same function you can find in R

将TS与趋势混合（逐个）划分为不同的TS也可能有所帮助。

Answer 3

您可以尝试动态时间扭曲（DTW） https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping