はじめに 近年IoTが流行ってきており, センサーデータなどの時系列情報から知見を取り出すことは有益である。そこで、時系列情報の解析において、代表的な操作である、時系列クラスタリングのための手法を紹介する。 時系列クラスタリング手法の3つの分類 距離に基づくアプローチ 系列間の距離を定義し、特徴を作る。用いられる距離の例としては、ユークリッド距離、DTWなどが存在する。 そして、それに基づき教師なしクラスタリングであればk-NN、教師ありクラスタリングであればSVMなどを用いる。 特徴抽出に基づくアプローチ 系列によって重要な特徴が既知である場合は、フィルターなどを用いて情報を取り出し特徴を作る。 その上で、距離に基づくアプローチ同様に、目的に合わせて解析を行う。 深層学習 end-to-endに深層学習を用いて学習させ、特徴の設計もある程度自動化させる。具体的には、1次元畳み込みを行う、