Для сравнения графиков из разных файлов в машинном обучении можно использовать различные методы. Например, можно привести все графики к одному общему формату, например, привести их к одной продолжительности по оси X, путем дополнения нулями или интерполяции данных. Также можно использовать методы нормализации данных, чтобы привести их к одному масштабу.

Чтобы объединить данные из 300 файлов в один датасет, нужно создать структуру, в которой каждый файл будет представлен отдельным набором параметров. Можно создать дополнительные признаки, которые будут характеризовать каждый файл, например, длительность кардиограммы, среднее значение параметров и т.д.

После того, как данные будут объединены в один датасет, можно приступить к анализу и сравнению графиков. Это можно сделать с помощью различных методов, таких как визуализация, сравнение статистических метрик, использование машинного обучения для классификации или кластеризации данных и т.д. Важно выбрать подходящие методы и инструменты для анализа данных в зависимости от поставленной задачи и специфики данных.