連続3次元変数の離散化

私は現在、3次元連続変数（x、y、z）を持つ機械学習分類問題に取り組んでおり、すでに離散変数である時間（t）を追加したいと考えています。データがどのように表示されるかの例：連続3次元変数の離散化

 x     y     z     t 
[0.1 ,2.6, 0.0] [0.1 ,2.0, -3.0] [0.0 ,5.6, 5.0]   1486033702474

各連続変数の平均をとることはできますか？これらの変数を表現/書式化して、Pythonの任意のMLライブラリにトレーニングデータセットを作成するにはどうすればよいですか？

2017-02-02 binkabir

データタイプを明確にすることはできますか。最初のベクトルxは時間内にあるか、各要素はx、y、zに対応していますか？あなたのデータを展開してください... – mik

@mikすべての要素（x、y、z）は、時間範囲に基づいて同じサイズのベクトルを生成します。t2-t1 – binkabir

計算の変数は、常に離散です。コンピュータはデジタルマシンであり、有限の速度でしかデータをサンプリングできないため、「連続」という用語は単純に適用されません。データの粒度を小さくしたい場合は、状況に応じて平均値をとることが有効です。 Pythonでデータリストの平均をとる：

mean_x = sum(x) * 1./len(x)

2017-02-02 22:49:15 Woody1193

ありがとうWoody1193、意味のあるものがあるかどうか試してみますでる。 – binkabir

意図したとおりに動作しない場合は、戻って変数の意味を考えてください。彼らの意味の核心を引き出す方法を考えてみてください。それは漠然としていますが、この分野の数学をマッサージするために必要な曲がりがあります – Woody1193

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