КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ НА ОСНОВІ НАЯВНОСТІ ТРЕНДУ ЗА ДОПОМОГОЮ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.038Ключові слова:
тренд, кластеризація, годинний ряд, машинне навчання, критерій тренду.Анотація
У статті розглядається використання методів машинного навчання для кластеризації часових рядів за заданими критеріями, що дозволяє визначити наявність трендової складової. Використовується кілька методів кластеризації, включаючи k-середні. У статті досліджено кілька критеріїв для виявлення тенденцій у коротких часових рядах, які часто мають шум. Експериментальні результати показують, що використання цих критеріїв як ознак демонструє високу точність кластеризації як з кількісними, так і з якісними показниками. Результати залежать від різних факторів, таких як довжина часового ряду, тип тенденції та вибір методу кластеризації.
Посилання
Aghabozorgi, S., Shirkhorshidi, A.S., Wah, T.J.: Time-series clustering. A Decade Review Information systems 53, 16-38 (2015)
J Aggarwal, C., Reddy, C.: Data Clustering: Algorithms and Applications. CRC Press (2013)
Liao, T.W. Clustering of time series data – a survey. Pattern Recognition, 38 (11), 1857-1874 (2005).
G. Cowan, Statistical Data Analysis Oxford: New York: Clarendon Press, 1998.
