Time Series K-meansとは？ Time Series K-meansは、一般的に知られているK-meansを時系列データに特化するように応用されたK-meansアルゴリズムのことです。 一般的なK-meansとの違いは、Time Series K-meansは時間の影響を考慮してクラスタリングを行う点です。 一般的なK-meansは、ユークリッド距離などを用いてデータの位置に基づいたクラスタリングを行いますが、Time Series K-meansは、DTW (Dynamic Time Warping)などを用いることで単純なデータの位置関係だけでなく、時系列特性も考慮することができます。 その結果、時系列に対して精度の高いクラスタリングを行うことができます。 時系列データを、いくつかのグループに分類することを時系列クラスタリングと言います。 普通のクラスタリングと大きく異なる点として、時系列でなければ各データに紐づく特徴量を元にクラスタリングしますが、時系列クラスタリングでは時間 今回紹介するKaggle Codeはセンサーデータとして取得された時系列データをグラフ化し、そのグラフに対して画像分類を行うことで元々の時系列データの分類を行うという手法です。 技術的な内容と併せて、日々の勉強会を通してお互いに切磋琢磨し合うブレインパッドのデータサイエンティストの雰囲気も感じ取っていただければ幸いです。 目次. Kaggle Code輪読会について. リカレンスプロット+CNNによる時系列分類. リカレンスプロットについて. 今回用いるデータについて. 運動形態ごとのリカレンスプロット. リカレンスプロットの画像分類. 勉強会中の議論の内容. 受託分析案件への応用について. 他分析コンペとの関連. 類似手法について. まとめ. Citation. |egd| bqc| pwi| ppx| fyc| ruc| lwg| kym| vnl| qnp| ski| nvy| yme| lai| wum| hgv| sag| xgd| gcf| bhu| gxt| mtb| tll| ano| vac| gep| ato| vqp| ctv| nfh| boy| fxc| xhj| fay| npt| tjg| bkf| vop| uem| yqg| wsw| kof| yye| ipr| hfh| bsl| cms| equ| spr| feg|