python - 无监督学习 python：x,y,z 运动聚类

Question

我有一个由 3000 个观察值组成的数据集。对于每个观察，我有 4 个特征：时间、x 轴上的位置、y 轴上的位置、z 轴上的位置。这些数据与车辆的加速度有关。基本上，车辆可以处于三种状态：加速、减速和保持相同速度。这些状态在数据集中重复（车辆加速、减速、停止，然后重复序列）。

我想在这些类别中对我的数据集进行聚类，然后使用聚类结果向数据集添加一个新列。

我尝试应用 KMeans（在标准化数据之后），但我获得了三个相同维度的集群（对我来说这很奇怪，因为加速和减速比停止持续时间更长），它们不会重复。基本上，就好像 KMeans 只是将数据集分成相等的部分，而不考虑数据集的特征。

也许我应该使用不同的算法？我应该从不同的角度来处理这个问题吗？

数据集的样本： 样本数据集

我试图提取速度和加速度的值。现在的问题是我在标准化数据集方面遇到了问题

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标签： pythonscikit-learnk-meansunsupervised-learning