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K-Shape法を用いて心電図データをクラスタリングしてみた - Qiita
本記事サマリ K-Shape法を用いて時系列データをクラスタリングしてみるデータセット今回はカリフォルニア大学リバーサイド校の時系列データコレクション(UCR Time Series Classification Archive)を使います心電図(ECG)は心疾患検出を促進するものとして知られています使用するECGFiveDays_TRAIN.tsvの中身は以下の通りです
babydaemons 2022/10/22
機械学習

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時系列データクラスタリングとk-Shape – CyberGarage (Memo)
最近ある時系列データの因果関係が分析できればと、手始めに時系列データの相関解析やクラスタリングの手法を調査しています。今回は、時系列データクラスタリング手法の動向と、2015年に論文が発表された正規化相互相関手法を用いた形状ベース(Shape-based)の時系列クラスタリング手法であるk-Shape[3]についてまとめてみます。クラスタリングとは？クラスタリングとは、対象となるグループに対する高度な知識がなくとも、類似のデータを関連するグループや同種のグループに分割するデータマイニングの手法です。クラスタリングは、科学的データの探査、情報検索とテキストマイニング、CRMやマーケティング、医療診断などの、データマイニングの手法として実用的に用いられています [1]。研究的な観点からも、クラスタリングは、統計、パターン認識、機械学習などの分野で、現在も活発に研究されています。機械学習
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