金融データ・マイニング/時系列クラスタリング のバックアップ差分(No.2)

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  • 1 (2023-12-19 (火) 12:27:29)
  • 2 (2023-12-19 (火) 13:31:07)
  • 3 (2023-12-19 (火) 19:03:50)

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時系列クラスタリングに関するメモ


*サーベイ論文 [#s5e34daf]
-[[Javed A, Lee BS, and Rizzo DM (2020). ''A benchmark study on time series clustering''. Machine Learning with Applications 1:100001. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100001>https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100001]]
--UCRのデータセットをベンチマークとして用いて時系列クラスタリングの手法を評価した論文
-[[Aghabozorgi S, Shirkhorshidi AS, and Wah TY (2015). ''Time-series clustering: A decade review''. Information Systems 53:16–38. https://doi.org/10.1016/j.is.2015.04.007>https://doi.org/10.1016/j.is.2015.04.007]]
--時系列クラスタリングのサーベイ論文

*論文 [#y044f170]
-[[津田 暢彦, 濵砂 幸裕, 遠藤 靖典 (2021). ''時系列データに対する3種類のサイズコントロールクラスタリング''. 知能と情報 33(2):608–616. https://doi.org/10.3156/jsoft.33.2_608>https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/33/2/33_608/_article/-char/ja]]
-[[Paparrizos J and Gravano L (2017). ''Fast and accurate time-series clustering''. ACM Transactions on Database Systems 42(2):8, 49 pages. https://doi.org/10.1145/3044711>https://doi.org/10.1145/3044711]] ([[PDF>https://www.paparrizos.org/papers/PaparrizosTODS17.pdf]])
-[[Paparrizos J and Gravano L (2015). ''k-Shape: Efficient and accurate clustering of time series''. SIGMOD 2015:1855–1870. https://doi.org/10.1145/2723372.2737793>https://doi.org/10.1145/2723372.2737793]]
--k-Shape
-[[中本 和岐, 山田 悠, 鈴木 英之進 (2003). ''動的時間伸縮法に基づく平均時系列生成による時系列データの高速クラスタリング''. 人工知能学会論文誌 18(3):144–152. https://doi.org/10.1527/tjsai.18.144>https://www.jstage.jst.go.jp/article/tjsai/18/3/18_3_144/_article/-char/ja/]]
--動的時間伸縮法 = DTW (Dynamic Time Warping)