предположим, у меня есть 10 индивидуальных наблюдений каждого размера (125,59).Я хочу сгруппировать эти 10 наблюдений на основе их матриц двухмерных объектов ((125,59)). Возможно ли это, не сводя каждое наблюдение к матрице 125 * 59 1D?Я даже не могу реализовать PCA или LDA для извлечения функций, потому что данные сильно различаются.Обратите внимание, что я пытаюсь реализовать кластеризацию с помощью самоорганизующихся карт или нейронных сетей.Глубокое обучение и нейронные сети полностью связаны с заданным вопросом.