如题。

scope/work/research/warmingHiatus

来干正事了

用杨师兄的数据。

1. 处理杨数据为我可用形式
2. 看数据好不好，方法适不适用
3. 找一个看空间模态的方法
   • 聚类可能是一种方式，但需要划定突变上的关键指标。 「怎么叫相似？什么指标相似叫相似？」 手拉出来看？难以量化。 不过可以做对比的功能。 做三维散点应该可以看出一些东西，先主成分。

显著性这个点是有明显问题，全都不显著。

直接去掉显著性：

1. 主成分直接降维
2. 降维后与湖泊其他信息做相关 / 聚类 目的就是看突变的特征是否与某些湖泊信息高度相关

直接相关性矩阵。 甚至可以全部一起做，不要 PCA。

反复做，做反复。

相关系数，效果很一般。 现在做突变类型的聚类。 用突变的特征如 $\mathrm{\Delta }slope$，$\mathrm{\Delta }mean$，$\mathrm{\Delta }var$ 等等。