graph - 使用支持向量机 (SVM) 匹配时间序列

Question

给定两个不同的图，我可以使用 SVM 来检测它们是否与定义的误差范围或阈值密切（不完全）匹配？如果是，步骤是什么？我该怎么做？抱歉，我对机器学习领域非常陌生，并感谢专业知识的帮助。

我问的原因是我在 (t) 时间内有一组 (x) 输入，我想验证并匹配 (t) 上的预定义 (x) 值集。这可用于使用移动设备上的加速度计进行运动类型检测。

Answer 1

取两段的第一句话：您只想检测一个新实例何时“接近”您预定义的时间序列集中的任何一个实例。做到这一点的直接方法就是去做；不需要花哨的机器学习算法。

如果您不想将每个实例与预定义集中的所有内容进行比较，那么您可以（可能）尝试使用聚类或其他无监督学习算法将其提取为更少数量的原型。

SVM 通常用于解决数据驱动的分类问题：两个（或更多）标记数据集，每个都有许多实例；每个实例都有一组特征值，你想构建一个分类模型来标记后续数据。