Ich muss einen Datenstrom klassifizieren, der aus einem Sensornetzwerk mit 8 Beschleunigungsmessern stammt. Jeder Beschleunigungsmesser gibt mir einen XY- und einen Z-Wert. Somit habe ich bei jeder Probe 8 x 3 = 24 Beschleunigungswerte. Ich probiere bei ungefähr 30 Hz und die Aufführungszeit beträgt ungefähr 0,5 Sekunden.

Anfangs dachte ich daran, ein Hidden Markov-Modell dafür zu verwenden, aber es scheint, dass das WEKA-Toolkit so etwas nicht bietet. Was ist das WEKA-Äquivalent dafür?

Vielen Dank.

EDIT: Wie formatiere ich Daten?

Ich habe Daten gesammelt und möchte nun die HMMWeka zur Klassifizierung verwenden. Auf derWebseite es sagt, dass

Dateninstanzen müssen ein einzelnes Nominal-Klassenattribut und ein einzelnes relationales Sequenzattribut aufweisen. Die Instanzen in diesem relationalen Attribut können entweder aus einzelnen nominalen Dateninstanzen (im Fall von diskreten HMMs) oder aus multivariaten numerischen Attributen (im Fall von Gaußschen HMMs) bestehen.

aber ich bin verwirrt, wie ich meine Daten präsentieren müsste, um diese Anforderung zu erfüllen.

Meine Daten sehen so aus:

"GESTURE A",[{407 318 425};...{451 467 358};{427 525 445};][{440 342 456}...;{432 530 449};]
"GESTURE A",[{406 318 424};...{450 467 357};{422 525 445};][{440 342 456}...;{428 531 449};]
"GESTURE B",[{407 318 424};...{449 466 357};{423 524 445};][{440 342 456}...;{429 530 449};]
"GESTURE B",[{380 299 399};...{424 438 338};{404 500 426};][{433 337 449}...;{429 529 449};]

Also habe ich für jede Geste mehrere Beispiele. Die Daten zwischen {} repräsentieren XYZ-Werte eines Beschleunigungsmessers. Die Überlagerung [...] stellt eine Probe dar, die 8 Beschleunigungsmesser enthält.

Ich verstehe nicht, wie ich eine ARFF-Datei daraus erstellen kann?

Vielen Dank