[B! 時系列] rishidaのブックマーク

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時系列に関するrishidaのブックマーク (2)

Granger因果による�時系列データの因果推定（因果フェス2015）
Rate-Distortion Function for Gamma Sources under Absolute-Log Distortion奈良先端大情報科学研究科
rishida 2015/08/06
時系列データ間の因果関係の有無の検定

時系列

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動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を可視化する - StatsFragments
いま手元に20万件くらいの時系列があって、それらを適当にクラスタリングしたい。どうしたもんかなあ、と調べていたら {TSclust} というまさになパッケージがあることを知った。このパッケージでは時系列の類似度を測るためのさまざまな手法 (=クラスタリングのための距離) を定義している。うちいくつかの手法を確認し、動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を試してみることにした。 DTWの概要時系列相関 (CCF) の場合は片方を並行移動させているだけなので2つの系列の周期が異なる場合は相関はでにくい。 DTW では2つの時系列の各点の距離を総当りで比較した上で、系列同士の距離が最短となるパスを見つける。これが DTW 距離になる。そのため、2つの系列の周期性が違っても / 長さが違っても DTW 距離を定義することができる。アルゴリズム
rishida 2015/06/03
機械学習

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時系列
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