我有一个很大的时间序列数据(一维 float 组)，它代表各种事件。相似的事件有相似的阶段。不过，我不知道那段时间发生了多少事件。是否可以编写一个程序(最好用Python)来识别代表相同事件的相似阶段(可以通过给它们着色)。
最后，我想绘制相对于时间戳的时间序列数据，每个阶段的颜色不同(基于其事件)。
非常感谢任何帮助。
谢谢
最佳答案
听起来您可能需要使用聚类算法来找出一组结束和另一组开始的位置。 K-means非常简单，而且，如果您有 Python 经验，您可能可以在几个小时内编写一个实现。
幸运的是，scikit 背后的人们已经提供了一些 fantastic implementations 。其中之一可能会满足您的需求。同样，k-means 是最简单的，您可能想从它开始，直到您掌握了它。
关于python - 从时间序列数据中进行基于相位的事件检测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25494105/