Dynamic Time Warping（動的時間伸縮法）で時系列データをクラスタリングする - Fire Engine

最近時系列データのクラスタリングに興味を持ち始めて、いくつか論文読んだり、アルゴリズムについて調べていたら、実装してみたくなったので勉強のために作ってみました。 実装の言語にはGolangを用いていて、クラスタリングのアルゴリズムは、Dynamic Time Warping（以下、DTW）とk-medoids法を組み合わせたものです。 作ったもの 使い方 検証 実装したアルゴリズム Dynamic Time Warping（DTW） k-medoids さいごに 作ったもの github.com tsclusterはtime series clusteringの略です。 今回は作ったのは、特定のアルゴリズムのみですが、今後興味があるアルゴリズムがあれば、ここに実装していきます。 使い方 func main() { var dataset [][]float64 dataset = appe

[sh19910711]

2019 / "k-medoids: クラスタの代表点をcentroid（重心）ではなくmedoidを選択する + k-meansよりノイズや外れ値に強い / medoid: クラスタ内のデータ点で、同一クラスタ内の他の全ての点までの距離の総和が最小になる点"

[y_uuki]

時系列データのクラスタリングについて、ちょうど研究所で超個体的文脈でも無限の活用があるぞとわいわいしています。

[matsumoto_r]

良い。以前面白いよねとお喋りしていた複数の時系列データをクラスタリングする手法を実装して試している。