金融データ・マイニング/動的クラスタリングとクラスター変化検出 のバックアップ(No.2)

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• 金融データ・マイニング/動的クラスタリングとクラスター変化検出 へ行く。
  • 1 (2023-12-22 (金) 15:31:51)
  • 2 (2023-12-22 (金) 16:28:42)
  • 3 (2023-12-22 (金) 20:41:58)
  • 4 (2023-12-23 (土) 15:52:11)
  • 5 (2023-12-23 (土) 19:53:43)
  • 6 (2023-12-25 (月) 11:56:35)
  • 7 (2023-12-26 (火) 11:03:47)

動的クラスタリングについてのメモ

論文 †

• 小西　智貴 (2022). 複数の時系列データに対する動的クラスタリング. 中央大学大学院研究年報 理工学研究科編 52.
  • クラスタ構造が時間によって変化するデータに対するディリクレ過程混合モデルによる動的クラスタリングについて説明している。
• Bouchachia (2012). Dynamic Clustering. Evolving Systems 3:133–134. doi: 10.1007/s12530-012-9062-5
  • 2012年にEvlolving Systemsというジャーナルで、動的クラスタリングの特集が組まれており、7本の論文が掲載されている。

手法 †

• CulStream
  • Aggarwal CC, Philip SY, Han J, and Wang J (2003). A framework for clustering evolving data streams. VLDB 2003. (PDF)
• DenStream
  • Cao F, Estert M, Qian W, and Zhou A (2006). Density-based clustering over an evolving data stream with noise. 2006 SIAM International Conference on Data Mining:328–339. doi: 10.1137/1.97816119727(PDF)
• DynStream
  • Kim IS, Liao S, and Imai K (2020). Measuring trade profile with granular product-level data. American Journal of Political Science 64(1):102–117. doi: 10.1111/ajps.12473