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。
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？
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？
これはちゃんと分離できた。まあまあ使えるな。
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