[❓질문] 시계열 데이터를 차원축소하는 기법이 있을까?

[익명(111.118)]

PCA나 LDA같은 경우는 시계열 데이터에서 쓰기에는 애매한 거 같은데, 혹시 시계열에 쓰일 수 있는 기법들을 아는 사람???

[익명(211.107)]

가장 간단한건 lstm으로 인코더 디코더 구조 만들어서 인코더랑 디코더 사이의 latent variable을 활용

[익명(111.118)]

lstm을 사용하고 싶은데 sample이 약 2000개 밖에 없어서 고민임 그래도 다른 방법 없으면 사용해봐야 될 듯 ㄳ

[익명(218.237)]

BoW 방식으로 빈칸 채우기로 임베딩 학습하거나 t2 = length - t1, y2 = -y1 같이 시계열 뒤집고 씹고 뜯고 맛보고 즐기고 하면서 학습 데이터 늘리는 방법도 있음 후자는 내가 stock data 학습할때 자주 쓰는 방식 그리고 사실 RNN쪽 안쓰면 기존 시계열 방식인 AR(IMA) 방식 말곤 없음

[익명(218.237)]

아 시계열 차원축소 원탑 생각났다

[익명(218.237)]

답은 FFT