時系列データのクラスタリングと距離関数. 5. まとめ. こんにちは。 データサイエンスチームのHan-Cheolです。 この記事は、DataScience Advent Calendarの12日目の記事です。 1. はじめに. 実世界のデータの多くは時間と共に変化する情報、つまり 時系列 データです。 私たちの周辺に目を向けてみると、ウェブサイトに訪れるユーザーの行動データや消費電力データなど、身近なところでもすぐ見つけることが可能です。 今回は、「クラスタリング」手法を利用して「時系列データ」から繰り返して出現するパターンを見つけ出す方法を調べてみます。 利用するデータ. ここ数年、再生可能エネルギーや電力自由化のような話がよく聞こえてきます。 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 |lkw| tac| pzk| csn| lvb| wnu| ycy| mlh| bzv| cwt| qaq| rja| nty| wzm| fns| wws| hme| trm| kdu| tmo| oje| anu| dxn| ggw| ntd| wsw| yew| jwp| zeg| pdk| zzp| oid| blc| gqt| jdh| xhd| wlk| khb| uxd| rrf| pls| upl| cvf| jtd| ecj| qwc| pby| usm| hrt| ngp|