使用神经网络对电池的剩余使用寿命进行分类

Question

我得到了一个大数据集，其中包含 79 个电池及其在多次循环后的容量。任务是预测电池的剩余使用寿命，其定义为容量低于 0.88 之前剩余的循环次数。

电池显示出不同的容量退化，因此我想使用神经网络/K 均值聚类将它们分成不同的类别。我只能用单个数据点找到这些方法的例子，而我有不同电池退化的“线”。

我想知道是否仍然可以使用这些方法中的一种来对 R 中的电池进行分类

我曾尝试使用 Neuralnet 库和 kmeans 函数，但我认为这些只会接受数据点而不是分类线。

这是给出的初始数据框的一部分：

我已经转换数据集以显示给定容量的剩余使用寿命：