Как провести анализ кривой? Суть вопроса такова: Есть набор кривых(графики) у которых можно узнать x и y. Требуется найти в этом наборе графики, не удовлетворяющие определенному виду, который сложно задать математически кривой. Какими способами это возможно сделать и где о них можно почитать? Решал подобную задачу полиномиальной регрессией с использованием библиотеки alglib с дописыванием к ней подсчета R2, но хочется узнать о других методах решения.
Существует несколько способов анализа кривых для выявления тех, которые не удовлетворяют определенному виду. Некоторые из них включают в себя следующие методы:
Кластерный анализ: этот метод позволяет разделить кривые на группы на основе их сходства или различий. Например, можно использовать алгоритм кластеризации, такой как k-means, чтобы выделить кривые, которые принадлежат к разным категориям.
Машинное обучение: можно попробовать использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов или нейронные сети, для выявления аномалий среди кривых.
Визуальный анализ: иногда достаточно просто внимательно изучить графики и найти те, которые не соответствуют остальным по форме или тенденции.
Статистический анализ: можно использовать различные статистические тесты, такие как тест на нормальность распределения или тест на выбросы, для определения кривых, которые не соответствуют заданному виду.
Для более подробной информации о методах анализа кривых и выявления аномалий вы можете обратиться к специализированной литературе по анализу данных, машинному обучению и статистике. Также можно поискать информацию в открытых источниках, таких как научные статьи, книги и онлайн-курсы.
Существует несколько способов анализа кривых для выявления тех, которые не удовлетворяют определенному виду. Некоторые из них включают в себя следующие методы:
Кластерный анализ: этот метод позволяет разделить кривые на группы на основе их сходства или различий. Например, можно использовать алгоритм кластеризации, такой как k-means, чтобы выделить кривые, которые принадлежат к разным категориям.
Машинное обучение: можно попробовать использовать различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов или нейронные сети, для выявления аномалий среди кривых.
Визуальный анализ: иногда достаточно просто внимательно изучить графики и найти те, которые не соответствуют остальным по форме или тенденции.
Статистический анализ: можно использовать различные статистические тесты, такие как тест на нормальность распределения или тест на выбросы, для определения кривых, которые не соответствуют заданному виду.
Для более подробной информации о методах анализа кривых и выявления аномалий вы можете обратиться к специализированной литературе по анализу данных, машинному обучению и статистике. Также можно поискать информацию в открытых источниках, таких как научные статьи, книги и онлайн-курсы.