这是个有趣的问题。
为了回答它，我将假设一个时间采样信号。

在我看来，它有点像图像分割，实际上我们有很多方法需要很少或不需要明确的假设。

因此，首先想到的是按价值对数据进行聚类。然而，时间轴可能没有任何意义，这可能很重要。也就是说，如果我们有数据并按其值对其进行聚类，那么我们可以在不同时间对相同的数据进行采样（对样本进行随机排序）并获得相同的结果。
这带来了我们需要以某种方式使用时间的直觉。我发现一种非常有效但简单的方法类似于Super Pixel的概念。
即，我们使用聚类数据的坐标之一进行聚类，即时间。
那么挑战是创建适当的度量来衡量价值与时间指数。

但即使是这种简单而有效的方法，也缺少一些东西。在时间数据上，连接是从一个样本到另一个样本，而超级像素是从多到一个（中心）。
所以下一步可能是类似于光谱聚类/基于图的聚类，我们考虑到样本之间的链状连接。

[工作正在进行中]