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時間を表す1つのディメンションが多少保護されている点の雲でクラスタリングを実行することに関して質問があります。クラスタリング時間イベント

、それはスーパー明確に1はいくつかの密な雲が蚊のように飛んで見ることができる裸眼でこのビデオ

cloud_of_points

を検討するために、彼らがシーンに入ると残していくつかのことを表すことができます。今、私たちは、3次元の点(X、Y、時間)の配列を持っていると仮定して、いくつかの素朴なクラスタリング(たとえばDBSCAN)今クラスタリングはその会議イベントがで、かなり良いと考えられていることを除いて

clustering

を適用同じクラスタは、X軌道で登場します。 3番目の座標を別の方法で扱う方法があれば、おそらく地上の真理を回復するかもしれません。どのアルゴリズムがこの問題に適していますか?

答えて

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濃度がDBSCANのストリームのバリエーションがあります。

時間が進むにつれてゆっくりと動くクラスタのシナリオを、クラスタの出現と消滅とともに正確に解決するはずです。

私はこれらの「ストリーミング」方法すべてでは確信していません。実際のデータは使用されていないように見えますが、「ポーカーハンド」のようなシミュレートされたストリームと非自然のストリームのみです。

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オンラインで利用できるこれらのアルゴリズムのコードはありますか?おそらくSKLearnのような図書館で実装されていますか?私は自分のデータでそれをテストしたいと思います。どうもありがとうございました! – user8440809

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Rのパッケージ 'stream'を調べましたか?ドキュメントの例は、上記の例と非常によく似ています。 –

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