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 のバックアップ差分(No.3)

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  • 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)

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動的クラスタリングについてのメモ

*Gruenheid (2014) による動的クラスタリングの定義 [#ua8aec71]
ただし、この定義は間違っていると思うので、原文とその訳を示し、修正案を示します。

** 原文 [#if928d1c]
>Given the dataset [math]D[/math] and its clustering results [math]\mathcal{L}_D[/math], let [math]D_\mathit{new}[/math] be a new set of objects with some updates on [math]D[/math] where [math]D \cap D_\mathit{new} \neq \emptyset[/math].
''Dynamic clustering'' computes the clustering results of [math]D_\mathit{new}[/math] based on [math]\mathcal{L}_D[/math].
The ''dynamic clustering'' is denoted by [math]F[/math] and its clustering result is denoted as [math]F(D, D_\mathit{new}, \mathcal{L}_D)[/math].

** 訳 [#ja46b0eb]
>データセット [math]D[/math] とそのクラスタリング結果 [math]\mathcal{L}_D[/math] が与えられ、[math]D_\mathit{new}[/math] を [math]D[/math] に対して更新された新しいデータの集合（ [math]D \cap D_\mathit{new} \neq \emptyset[/math]）とする。
''動的クラスタリング''は、[math]\mathcal{L}_D[/math] に基づいて [math]D_\mathit{new}[/math] のクラスタリング結果を計算する。
''動的クラスタリング''を [math]F[/math]、その結果を[math]F(D, D_\mathit{new}, \mathcal{L}_D)[/math] と表す。



**修正案 [#we066673]


*論文 [#f2aac1b4]
-[[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.>https://chuo-u.repo.nii.ac.jp/records/16438]]
--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>https://doi.org/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。
-Gruenheid A, Dong XL, and Srivastava D (2014). ''Incremental record linkage''. VLDB Endowment 7:697–708 ([[PDF>http://www.vldb.org/pvldb/vol7/p697-gruenheid.pdf]])
-動的クラスタリングの定義

*手法 [#t7fe1eae]


*手法 [#t7fe1eae]
-CulStream
--Aggarwal CC, Philip SY, Han J, and Wang J (2003). ''A framework for clustering evolving data streams''. VLDB 2003. ([[PDF>https://www.vldb.org/conf/2003/papers/S04P02.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>https://doi.org/10.1137/1.9781611972764.29]]([[PDF>https://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/1.9781611972764.29]])
-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>https://doi.org/10.1111/ajps.12473]]