У меня есть процесс, который генерирует «строки» (x, y) точек данных из нескольких источников. Точки данных должны быть сгруппированы в соответствии с их источником, а количество источников неизвестно. На рисунке ниже показан пример мультфильма с точками, выделенными источником. «Окрашивание» - это то, что мы хотим, чтобы автоматизированный процесс делал.
Они не всегда перекрываются или колеблются, как на картинке. У нас есть различные традиционные алгоритмы, чтобы сделать это, но они ломаются из-за длинных промежутков между данными, хотя люди обычно могут видеть шаблоны довольно легко.
Существует ли архитектура нейронной сети, которая применима к этой проблеме? Мне кажется, что нейронная сеть, в принципе, могла бы изучать виды форм, которые кластеры обычно принимают в нашем приложении. Обучающие данные в изобилии.