現在、以下のように6つの異なる色で6つの曲線が表示されています。
6 つの曲線は、実際には1 つの同じ実験の 6 回の試行によって生成されます。つまり、理想的にはそれらは同じ曲線である必要がありますが、ノイズとさまざまな試験参加者のために、それらは似ているように見えますが、まったく同じではありません.
ここで、6 つの曲線が本質的に同じであることを識別し、それらを 1 つのクラスターにクラスター化できるアルゴリズムを作成したいと考えています。どの類似性指標を使用すればよいですか?
ノート：
- はまったく関係
x-axisありません。視覚的な目的でそれらを並べるだけです。したがって、曲線を左/右に自由にシフトしてください。 - カーブの一部である「サブカーブ」が表示される場合があります。「帰属性」は重要であり、識別も必要です。ただし、ここでも、左右のシフトは許可されています。
DBSCAN、K-means、Fuzzy C-means などのクラスタリング アルゴリズムのいくつかを学習しようとしましたが、「所属性」を見つける必要があるため、この場合は適切ではありません。
提案やコメントは大歓迎です。この質問に正確な答えを出すのが難しいことは理解しています。ここでは、いくつかの啓発的な提案を期待しています。