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Pythonで時系列クラスタリングをする
時系列データを分類したいときに、時系列クラスタリングという方法がある。Pythonにはtslearnというパッ... 時系列データを分類したいときに、時系列クラスタリングという方法がある。Pythonにはtslearnというパッケージがあって、k-means法によるクラスタリングができる。距離(類似度)として使えるのはユークリッド距離や動的時間伸縮法 (Dynamic Time Warping: DTW)、Soft-DTW。今回はDTWを使うが、DTWは2つの時系列間の類似度を求める方法のひとつで、期間の長さが異なる時系列データ間の類似度も求めることができる。 Google Trendsでは検索キーワードの週ごとの検索数を調べられるので、このデータを使ってtslearnでクラスタリングしてみる。 環境 Windows10のWSL(Ubuntu 18.04)。 $ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Desc