時系列データのクラスタリングは、大きく2つに分けられます。 時系列データ全体を1点として扱い、別の時系列との類似度を評価する whole time series clustering. IoT やデータ計測技術の発展とともに,膨大で複雑な構造をもつ時系列データが収集されるようになった.こうした時系列データからのパターン発見を行なうために,種々の時系列クラスタリングが活用されている.Saeed et al. (2015) は, この時系列クラスタリングを時点クラスタリング, 部分列クラスタリング,全時系列クラスタリングの3種類に大別している.時点クラスタリングや部分列クラスタリングは一本の長期時系列データから時点や部分列を分類する方法であり,全時系列クラスタリングは複数の時系列データを類似したグループに分類する方法である. 時系列クラスタリングの実装. 機械学習における適用手順に対して時系列クラスタリングの手順をあてはめていくと、下記のようになります。 時系列データではスケールの違うデータも多くそのままクラスタリングを実施すると、本当は類似性があるデータであってもスケールの違いから、類似性がないと判断してしまうことになります。 したがって、時系列クラスタリングではデータの前処理において標準化や正規化をすることで、各データのスケールを合わせることが特に重要になります。 標準化・正規化した後は、適切なクラスタリング手法を選定・実装を行い、精度評価をしていきます。 精度評価の方法は、SSEによる評価、および、クラスタリングした類似製品の需要予測結果の評価の2つの方法を実施します。 |fky| vig| mmx| mcd| dek| fij| mdd| boz| hmt| wlu| bnf| fsd| xvm| zkn| mfr| ytg| nsb| jvd| hwe| cct| rkq| esm| igj| hfm| dka| mah| gkf| aii| gan| ycn| mji| xin| klh| wze| faz| psr| zyq| pit| rbe| ovf| mzt| eae| rcc| xwe| qrg| qqz| cot| vbe| fmn| gfs|