Я хочу использовать кластеризацию на основе моделей для классификации 1225 временных рядов (24 периода каждый). Я разложил эти временные ряды, используя быстрое преобразование Фурье, и выбрал гармоники, которые объясняют как минимум пороговый процент дисперсии временных рядов для всех временных рядов в выборке. Я хочу провести кластеризацию на основе моделей по действительной и мнимой частям для каждого элемента преобразования заданного временного ряда, потому что это потенциально избавит меня от необходимости учитывать временную автокорреляцию в кластеризации с изменением размера модели за периоды временного ряда. Я знаю, что каждый сложный элемент быстрого преобразования Фурье не зависит от других элементов, но я не знаю, независимы ли мнимая и действительная части вывода для данного элемента вывода. Я хотел бы знать, потому что, если бы они были, это позволило бы мне сохранить предположение по умолчанию пакета Mclust в R для кластеризации на основе моделей, согласно которому анализируемые переменные имеют многомерное распределение Гаусса.
ПРИМЕЧАНИЕ. Полное БПФ не используется, поскольку я отбросил элементы на отрицательных частотах и преобразовал их из двустороннего в односторонний спектр путем умножения частот от 1 до Найквиста на два в соответствии с приведенным здесь советом: Как сделать Я рассчитываю амплитуду и фазовый угол выхода fft () из вещественного ввода? .