私はユーザー行動プロジェクトに取り組んでいます。ユーザーの操作に基づいて、いくつかのデータを取得しました。時間とともに滑らかに増減する素敵なシーケンスがあります。しかし、非常に悪い不一致がほとんどありません。以下のグラフを参照してください。
ここでもデータを見つけることができます：
2.0789 2.09604 2.11472 2.13414 2.15609 2.17776 2.2021 2.22722 2.25019 2.27304 2.29724 2.31991 2.34285 2.36569 2.38682 2.40634 2.42068 2.43947 2.45099 2.46564 2.48385 2.49747 2.49031 2.51458 2.5149 2.52632 2.54689 2.56077 2.57821 2.57877 2.59104 2.57625 2.55987 2.5694 2.56244 2.56599 2.54696 2.52479 2.50345 2.48306 2.50934 2.4512 2.43586 2.40664 2.38721 2.3816 2.36415 2.33408 2.31225 2.28801 2.26583 2.24054 2.2135 2.19678 2.16366 2.13945 2.11102 2.08389 2.05533 2.02899 2.00373 1.9752 1.94862 1.91982 1.89125 1.86307 1.83539 1.80641 1.77946 1.75333 1.72765 1.70417 1.68106 1.65971 1.64032 1.62386 1.6034 1.5829 1.56022 1.54167 1.53141 1.52329 1.51128 1.52125 1.51127 1.50753 1.51494 1.51777 1.55563 1.56948 1.57866 1.60095 1.61939 1.64399 1.67643 1.70784 1.74259 1.7815 1.81939 1.84942 1.87731 1.89895 1.91676 1.92987
このシーケンスを滑らかにしたいと思います。この手法は、X と Y の特徴を持つ数値、つまりモノ増加またはモノ減少のエラーを排除できる必要があります。
排除しない場合は、シリーズがエラーの影響を受けないように、テクニックを使用してそれらをシフトできる必要があります。
私が試して失敗したこと：
値の違いをテストしようとしました。いくつかの特別なケースでは機能しますが、これに示されているシーケンスの場合、数字間の距離はエラーを切り取ることができるほどではありません
いくつかの X であるカウンターを適用しようとしましたが、変更のみが受け入れられます。それ以外の場合、ポイントは前のポイントのみにマップされます。ここで、X の値を決定するのに非常に苦労しました。これは、ユーザーの操作に基づいているためです。実際には、私はそれを制御していません。ユーザー インタラクションがプロットがジグザグ パターンになるようなものである場合、「ユーザーの動きのデータがまったく検出されない」という状況になってしまいます。
知っているテクニックを教えてください。
PS: この例で利用できるデータは特定のケースです。数値が発生する典型的なパターンはありませんが、すべての例である程度の範囲が連続していると予想されます。私が求めている解決策は一般的です。