論文の概要: Dynamic clustering of time series data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01890v1
• Date: Tue, 28 Jan 2020 12:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:32:42.859883
• Title: Dynamic clustering of time series data
• Title（参考訳）: 時系列データの動的クラスタリング
• Authors: Victhor S. Sart\'orio and Tha\'is C. O. Fonseca
• Abstract要約: 本稿では,動的線形モデルに基づく多変量時系列データのクラスタリング手法を提案する。 この文脈では、混合モデルは時系列に対して仮定され、混合重みに対する柔軟なディリクレ進化は、時間とともにスムーズなメンバーシップ変化をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new method for clustering multivariate time-series data based on Dynamic Linear Models. Whereas usual time-series clustering methods obtain static membership parameters, our proposal allows each time-series to dynamically change their cluster memberships over time. In this context, a mixture model is assumed for the time series and a flexible Dirichlet evolution for mixture weights allows for smooth membership changes over time. Posterior estimates and predictions can be obtained through Gibbs sampling, but a more efficient method for obtaining point estimates is presented, based on Stochastic Expectation-Maximization and Gradient Descent. Finally, two applications illustrate the usefulness of our proposed model to model both univariate and multivariate time-series: World Bank indicators for the renewable energy consumption of EU nations and the famous Gapminder dataset containing life-expectancy and GDP per capita for various countries.
• Abstract（参考訳）: 動的線形モデルに基づく多変量時系列データのクラスタリング手法を提案する。 通常の時系列クラスタリング手法では静的なメンバシップパラメータが得られないが,提案手法では各時系列が時間とともに動的にクラスタメンバシップを変更することができる。 この文脈では、混合モデルは時系列に対して仮定され、混合重みに対する柔軟なディリクレ進化は、時間とともにスムーズなメンバーシップ変化をもたらす。 後方推定と予測はギブスサンプリングによって得ることができるが,より効率的な点推定法として,確率的期待-最大化とグラディエントDescentに基づく。 最後に、eu諸国の再生可能エネルギー消費に関する世界銀行指標と、各国一人当たりの寿命とgdpを含む有名なgapminderデータセットである、不平等時系列と多変量時系列の両方をモデル化する提案モデルの有用性を示す。

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