이 문서에서는 스트림 데이터에서 유용한 신호(트렌드)를 결정하는 방법 중 하나를 설명합니다. 마켓 견적에 적용된 소규모 필터링(스무딩) 테스트는 마지막 막대에 다시 그려지지 않은 지연되지 않는 디지털 필터(지시자)를 만들 수 있는 가능성을 보여줍니다.
클러스터 필터는 초기 시퀀스에 가까운 디지털 필터 세트입니다. 클러스터 필터는 클러스터 표시기와 혼동해서는 안 됩니다.
클러스터 필터는 실시간 비정지 시간, 즉 스트림 데이터를 분석할 때 편리합니다. 즉, 이러한 필터는 이미 알려진 시계열 값을 평활하기 위한 것이 아니라 실시간으로 수신된 새 데이터의 가장 가능성이 높은 평활 값을 얻기 위한 것이어야 합니다.
다양한 분해 방법이나 원하는 주파수의 필터와 달리 클러스터 필터는 초기 시퀀스의 근사치를 위해 추가로 분석되는 초기 시리즈의 가능한 값의 구성 또는 팬을 생성합니다. 입력 시퀀스는 분석 대상보다 기준 역할을 더 많이 합니다. 주 분석은 수신된 데이터를 처리한 후 필터 집합에 의해 계산된 값에 관한 것입니다.
그림 1. 단순 클러스터 필터의 다이어그램
일반적으로 클러스터에 포함된 모든 필터는 고유한 개별 특성을 가지고 있으며 다른 필터와 어떠한 관련이 없습니다. 이러한 필터는 초기 비정형 시계열의 개별 속성을 설명하는 고정 시계열을 분석하기 위해 사용자 정의되기도 합니다. 가장 간단한 경우, 초기 비정형 시리즈(non-stationary series)가 파라미터를 변경하면 필터가 "전환"됩니다. 따라서 클러스터 필터는 특성의 실시간 변화를 추적합니다.
새로운 기고글 지연되지 않는(Non-Lagging) 디지털 필터 생성하기 가 게재되었습니다:
이 문서에서는 스트림 데이터에서 유용한 신호(트렌드)를 결정하는 방법 중 하나를 설명합니다. 마켓 견적에 적용된 소규모 필터링(스무딩) 테스트는 마지막 막대에 다시 그려지지 않은 지연되지 않는 디지털 필터(지시자)를 만들 수 있는 가능성을 보여줍니다.
클러스터 필터는 초기 시퀀스에 가까운 디지털 필터 세트입니다. 클러스터 필터는 클러스터 표시기와 혼동해서는 안 됩니다.
클러스터 필터는 실시간 비정지 시간, 즉 스트림 데이터를 분석할 때 편리합니다. 즉, 이러한 필터는 이미 알려진 시계열 값을 평활하기 위한 것이 아니라 실시간으로 수신된 새 데이터의 가장 가능성이 높은 평활 값을 얻기 위한 것이어야 합니다.
다양한 분해 방법이나 원하는 주파수의 필터와 달리 클러스터 필터는 초기 시퀀스의 근사치를 위해 추가로 분석되는 초기 시리즈의 가능한 값의 구성 또는 팬을 생성합니다. 입력 시퀀스는 분석 대상보다 기준 역할을 더 많이 합니다. 주 분석은 수신된 데이터를 처리한 후 필터 집합에 의해 계산된 값에 관한 것입니다.
그림 1. 단순 클러스터 필터의 다이어그램
일반적으로 클러스터에 포함된 모든 필터는 고유한 개별 특성을 가지고 있으며 다른 필터와 어떠한 관련이 없습니다. 이러한 필터는 초기 비정형 시계열의 개별 속성을 설명하는 고정 시계열을 분석하기 위해 사용자 정의되기도 합니다. 가장 간단한 경우, 초기 비정형 시리즈(non-stationary series)가 파라미터를 변경하면 필터가 "전환"됩니다. 따라서 클러스터 필터는 특성의 실시간 변화를 추적합니다.
작성자: Konstantin Gruzdev