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2024年9月 5日 (木)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(11) Pythonの時系列用ライブラリtsleanを使ってRFフィルタ(LPF、BPF、HPF)のSパラメータ周波数特性がクラスタリング(教師なし学習)できるか見てみる。今回はK-shape法で。

さて前回はTime series K-means法でクラスタリングしてみた。

今回はK-shape法。

https://tslearn.readthedocs.io/en/stable/gen_modules/clustering/tslearn.clustering.KShape.html#tslearn.clustering.KShape

前回と違う部分だけコードを記載すると、


n = 3
s21dB_scaled = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(s21dB)
ks = KShape(n_clusters=n, verbose=True, random_state=42)
pred = ks.fit_predict(s21dB_scaled)

のようになる。

K-meansで3つのクラスタでは分離できなかったが、今回はどうか?

Kshape1

うーん、やっぱりハイパスとバンドパスが混ざるなあ。では9クラスタでは?

Kshape2

これはちゃんと分離できた。まあまあ使えるな。

 

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