Неконтролируемая сегментация временных рядов без заранее определенного количества сегментов ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть одномерные данные временного ряда (пример ниже), и я хочу автоматически находить отдельные сегменты с низкими оценками (в моем примере есть один большой сегмент с низким рейтингом). Я заранее не знаю, сколько там скрытых состояний.
Что я пробовал:
разрывы / PELT — работает хорошо, но обычно примеры проходят n_bkps. Я хочу, чтобы алгоритм автоматически выбирал количество точек изменения.
hmmlearn Gaussian HMM — но подобранный HMM часто быстро покидает низкие состояния, поэтому смежные нижние сегменты не стабильны. (см. 2-е изображение)
Ластырь, который я нашел, работает: выберите большое количество n_компонентов (10), подгоните HMM, затем объедините все состояния со средним значением 3400) & (x

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... f-segments