論文の概要: Time series clustering based on prediction accuracy of global forecasting models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00473v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 13:12:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 15:07:35.966518
• Title: Time series clustering based on prediction accuracy of global forecasting models
• Title（参考訳）: 地球規模予測モデルの予測精度に基づく時系列クラスタリング
• Authors: \'Angel L\'opez Oriona, Pablo Montero Manso and Jos\'e Antonio Vilar Fern\'andez
• Abstract要約: 本稿では,時系列のモデルに基づくクラスタリング手法を提案する。 文献で提案されているほとんどの手法とは異なり、この手法はクラスタリング分割を構成する主要な要素として予測精度を考慮している。 シミュレーション実験により,クラスタリングの有効性と予測精度の両面で,本手法はいくつかの代替手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a novel method to perform model-based clustering of time series is proposed. The procedure relies on two iterative steps: (i) K global forecasting models are fitted via pooling by considering the series pertaining to each cluster and (ii) each series is assigned to the group associated with the model producing the best forecasts according to a particular criterion. Unlike most techniques proposed in the literature, the method considers the predictive accuracy as the main element for constructing the clustering partition, which contains groups jointly minimizing the overall forecasting error. Thus, the approach leads to a new clustering paradigm where the quality of the clustering solution is measured in terms of its predictive capability. In addition, the procedure gives rise to an effective mechanism for selecting the number of clusters in a time series database and can be used in combination with any class of regression model. An extensive simulation study shows that our method outperforms several alternative techniques concerning both clustering effectiveness and predictive accuracy. The approach is also applied to perform clustering in several datasets used as standard benchmarks in the time series literature, obtaining great results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列のモデルに基づくクラスタリングを行う新しい手法を提案する。 手順は2つの反復的なステップに依存します。 (i)各クラスタに関連するシリーズを考慮し、プールを通してKグローバル予測モデルを取り付ける (ii)各シリーズは、特定の基準に従って最適な予測を生成するモデルに関連するグループに割り当てられる。 文献に提案されているほとんどの手法とは異なり、予測精度をクラスタリング分割を構成する主要素として考慮し、予測誤差全体の最小化グループを含む。 このようにしてこのアプローチは、クラスタリングソリューションの品質を予測能力の観点から測定する、新たなクラスタリングパラダイムへと導かれる。 さらに、このプロシージャは時系列データベース内のクラスタ数を選択するための効果的なメカニズムを生み出し、任意の回帰モデルと組み合わせて使用することができる。 提案手法は,クラスタリングの有効性と予測精度の両方において,いくつかの代替手法よりも優れていることを示す。 このアプローチは、時系列の文献で標準ベンチマークとして使用されるいくつかのデータセットでのクラスタリングにも適用され、優れた結果が得られる。

関連論文リスト

• Time Series Clustering with General State Space Models via Stochastic Variational Inference [0.0]
  一般状態空間モデル(MSSM)の混合を用いたモデルベース時系列クラスタリングの新しい手法を提案する。 提案手法の利点は,特定の時系列に適した時系列モデルの利用を可能にすることである。 シミュレーションデータセットの実験から,提案手法はクラスタリング,パラメータ推定,クラスタ数推定に有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T12:48:53Z)
• Instance-Optimal Cluster Recovery in the Labeled Stochastic Block Model [79.46465138631592]
  観測されたラベルを用いてクラスタを復元する効率的なアルゴリズムを考案する。 本稿では,期待値と高い確率でこれらの下位境界との性能を一致させる最初のアルゴリズムであるIACを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T08:46:06Z)
• A parallelizable model-based approach for marginal and multivariate clustering [0.0]
  本稿では,モデルに基づくクラスタリングの頑健さを生かしたクラスタリング手法を提案する。 我々は、各マージンごとに異なる数のクラスタを持つことができる有限混合モデルを指定することで、この問題に対処する。 提案手法は、完全な(結合した)モデルベースのクラスタリング手法よりも、中程度から高次元の処理に適するだけでなく、計算的にも魅力的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T23:54:41Z)
• Unified Multi-View Orthonormal Non-Negative Graph Based Clustering Framework [74.25493157757943]
  我々は,非負の特徴特性を活用し,多視点情報を統合された共同学習フレームワークに組み込む,新しいクラスタリングモデルを定式化する。 また、深層機能に基づいたクラスタリングデータに対するマルチモデル非負グラフベースのアプローチを初めて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T08:18:27Z)
• A One-shot Framework for Distributed Clustered Learning in Heterogeneous Environments [54.172993875654015]
  異種環境における分散学習のためのコミュニケーション効率化手法のファミリーを提案する。 ユーザによるローカル計算に基づくワンショットアプローチと、サーバにおけるクラスタリングベースのアグリゲーションステップは、強力な学習保証を提供する。 厳密な凸問題に対しては,ユーザ毎のデータ点数がしきい値を超える限り,提案手法はサンプルサイズの観点から順序最適平均二乗誤差率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T09:04:10Z)
• clusterBMA: Bayesian model averaging for clustering [1.2021605201770345]
  本稿では、教師なしクラスタリングアルゴリズムの結果の重み付きモデル平均化を可能にするクラスタBMAを提案する。 クラスタリング内部検証基準を用いて、各モデルの結果の重み付けに使用される後続モデル確率の近似を開発する。 シミュレーションデータ上での他のアンサンブルクラスタリングメソッドのパフォーマンスに加えて、クラスタBMAは平均クラスタへの確率的アロケーションを含むユニークな機能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T04:55:20Z)
• Time Series Clustering with an EM algorithm for Mixtures of Linear Gaussian State Space Models [0.0]
  線形ガウス状態空間モデルを混合したモデルに基づく時系列クラスタリング手法を提案する。 提案手法では,混合モデルの予測最大化アルゴリズムを用いてモデルパラメータを推定する。 シミュレーションデータセットの実験は、クラスタリング、パラメータ推定、モデル選択における手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T07:41:23Z)
• Personalized Federated Learning via Convex Clustering [72.15857783681658]
  本稿では,局所凸型ユーザコストを用いた個人化フェデレーション学習のためのアルゴリズム群を提案する。 提案するフレームワークは,異なるユーザのモデルの違いをペナル化する凸クラスタリングの一般化に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T19:25:31Z)
• Cluster-and-Conquer: A Framework For Time-Series Forecasting [94.63501563413725]
  本稿では,高次元時系列データを予測するための3段階フレームワークを提案する。 当社のフレームワークは非常に汎用的で,各ステップで時系列予測やクラスタリングが利用可能です。 単純な線形自己回帰モデルでインスタンス化されると、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T20:41:19Z)
• Clustering Binary Data by Application of Combinatorial Optimization Heuristics [52.77024349608834]
  本稿では,2値データのクラスタリング手法について検討し,まず,クラスタのコンパクトさを計測するアグリゲーション基準を定義した。 近隣地域と人口動態最適化メタヒューリスティックスを用いた5つの新しいオリジナル手法が導入された。 準モンテカルロ実験によって生成された16のデータテーブルから、L1の相似性と階層的クラスタリング、k-means(メドイドやPAM)の1つのアグリゲーションの比較を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T23:33:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。