Вопрос или проблема
У меня есть набор данных временных рядов с 50 тысячами примеров и длиной 90, как показано на изображениях ниже:
Мне интересно, смогут ли t-SNE или любой тип уменьшения размерности сгруппировать экземпляры, которые я показал выше, исходя из тренда, например.
Это звучит так, будто вы находитесь на исследовательском этапе своего анализа и хотите лучше понять данные. Я думаю, что идея группировки временных рядов с подобным трендом может быть отличной. Это немного смесь контролируемого обучения (у вас есть представление о том, что вы хотите видеть сгруппированным, каким бы расплывчатым оно ни было на данный момент) и неконтролируемого обучения (вы хотите, чтобы алгоритм навел порядок в данных таким образом, как вы не предписываете полностью).
В этом контексте, вероятно, лучше всего использовать контролируемые методы для генерации признаков, связанных с трендом, для каждого из ваших временных рядов. Для этого доступно несколько методов временных рядов, начиная с, но не ограничиваясь, добрым старым ARIMA. Затем используйте неконтролируемый метод для кластеризации ваших временных рядов на основе созданных вами признаков, связанных с трендом, и, возможно, некоторых дополнительных признаков на ваш выбор.
Я бы предпочел k-средние или k-медоиды вместо t-SNE для этого, так как результаты последнего зависят от вашего выбора параметров в гораздо менее прозрачном виде, чем в случае с k-средними/k-медоидами.
Ответ или решение
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) — мощный инструмент для уменьшения размерности данных, часто используемый в задачах визуализации. Однако, когда речь идет о кластеризации временных рядов с одинаковыми трендами, стоит учесть несколько важных моментов.
### 1. Природа данных и т-SNE
Ваши данные представляют собой временные ряды с 50k примеров и длиной 90. В данном препарате основная задача состоит в том, чтобы определить, может ли t-SNE эффективно группировать экземпляры с похожими трендами. t-SNE предназначен в первую очередь для визуализации многоразмерных данных, а не для кластеризации в строгом смысле этого слова. Он работает, стремясь сохранить близость точек в высокоразмерном пространстве, что может создавать впечатление кластеров на двухмерных или трехмерных графиках.
### 2. Значимость предварительной обработки
Хотя t-SNE может визуализировать потенциальные кластеры, его эффективность зависит от предварительной обработки данных. Из-за высокой размерности временных рядов, важно извлечь релевантные характеристики. Это могут быть статистические показатели (например, среднее, стандартное отклонение, границы ИК), а также методы, направленные на выявление трендов, такие как скользящие средние, ARIMA или другие эконометрические модели.
### 3. Применимость t-SNE для кластеризации
t-SNE может показать группы с похожими трендами, но важно осознать, что результаты могут варьироваться в зависимости от выбранных параметров, таких как перплексия и число итераций. Это может привести к утрате структуры данных, а также искажению отображения реальных кластеров. t-SNE не дает явных кластерных меток, что делает его менее подходящим для задач классификации.
### 4. Альтернативные методы
Вместо t-SNE для кластеризации временных рядов может быть более уместно использовать методы, специально разработанные для работы с временными данными, например, k-means или k-медоиды. Эти методы позволяют непосредственно работать с характеристиками данных, обеспечивая более ясные результаты. Вычисление евклидова расстояния или других метрик между временными рядами может дать более точное отображение подобных трендов, чем t-SNE.
### 5. Рекомендации к действию
Для достижения наилучших результатов рекомендуется:
– Извлечь ключевые характеристики и тренды из временных рядов с помощью статистических методов или анализа временных рядов.
– Применить k-means или k-медоиды для кластеризации на основе извлеченных признаков.
– Использовать t-SNE для визуализации результатов кластеризации, но не в качестве основного метода кластеризации.
### Заключение
t-SNE может быть полезен как инструмент для визуализации и исследования данных, однако для фактической кластеризации временных рядов с одинаковыми трендами практичнее применять методы, специально разработанные для работы с такими структурами данных. Правильный выбор методов и этапов предварительной обработки данных обеспечит более надежные и интерпретируемые результаты.