0
ガス消費量の2010年から2014年までの700時系列です。 1つの時間系列は1つの企業の消費を表します。 一部は一定の消費量を持ち、その他は年間でわずか4ヶ月しか消費しないものもあれば、高い揮発性消費を伴うものもあります。結果として私は消費曲線の形に従ってそれらをクラスター化したいと思う。ガス消費量を表す多くの曲線
私はRパッケージ "kml"を試しましたが、良い結果はありません。私はまた、 "kmlShape"パッケージを試しましたが、あまりにも多くのデータを持っていると思われ、Rが終了するたびに表示されます。
私は高速フーリエ変換を使用してクラスタ化するのがいいでしょうか？私の目標は、消費が一定であるというグループを消費が変わるものと本当に区別することです。 次に、ピークの関数として変数consummerをクラスター化し、それらが消費するときにクラスター化したいと思います。
私はまた、各クライアントの平均偏差を計算してみましたが、k平均でクラスタ化しましたが、それほど良くはありません.2クラスタ、650クライアント、50クライアントを見ることができます...
おかげでここ
表示された時間に応じて、それをクラスター化しようとしますサンプルデータを追加し、目的の出力が正確にどのように見えるかを明確にしてください。 "それらを集める"は十分な情報ではありません。 –
フーリエ変換は、そのような目的のための通常の方法です。また、ウェーブレット解析技術を使用してデータを「分解する」こともできます。 'wavelets'パッケージの' dwt'関数を見てください。 – Istrel