多次元ベクトルの分類

Question

私は現在、特定の種類のイベントを分類する必要があるプロジェクトで作業しています。各イベントごとに、私は異なるセンサーからの読み取り値を取得し、イベントの各タイプの長さは約300msから1500msまで変化します。私はこれのためのクラシファイアを構築する必要がありますが、私はこれと同時に複数のベクトルを使用して何かをやったことはありません。私はニューラルネットワークとK-Meansクラスタリングを使用していくつかの経験を持っていますが、ただ一つの価値のある機能しか持っていません。この種の問題を解決するための出発点は何でしょうか？私はしばらくそれに固執しており、私はまだそれを把握することができません。それがPythonやC＃を使用している場合はプラスになります。このよう

動的時間ワーピング

し、適切な特徴抽出法として時系列距離関数で

Answer 1

ルック。例えば、FFT、ウェーブレットなどが適切かどうか。