《MTG 海外の監視者/MTG Oversears》：移転しました マジック:ザ・ギャザリング (Magic: The Gathering) の海外の大会結果・デッキリストや翻訳記事を徒然なるままに。日本で知られていない優良記事を紹介していきます。基になる記事の執筆者、メディア、編集者に大きな感謝を！
【MTG】＜翻訳記事＞なぜベストなデッキを使わないんですか？ －デッキ選択に潜む4つのワナ－ by Nathan Holiday : 《MTG 海外の監視者/MTG Oversears》：移転しました
動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を可視化する - StatsFragments
いま手元に 20万件くらいの時系列があって、それらを適当にクラスタリングしたい。どうしたもんかなあ、と調べていたら {TSclust} というまさになパッケージがあることを知った。 このパッケージでは時系列の類似度を測るためのさまざまな手法 (=クラスタリングのための距離) を定義している。うちいくつかの手法を確認し、動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を試してみることにした。 DTWの概要 時系列相関 (CCF) の場合は 片方を 並行移動させているだけなので 2つの系列の周期が異なる場合は 相関はでにくい。 DTW では 2つの時系列の各点の距離を総当りで比較した上で、系列同士の距離が最短となるパスを見つける。これが DTW 距離 になる。そのため、2つの系列の周期性が違っても / 長さが違っても DTW 距離を定義することができる。 アルゴリズム
{TSclust} ではじめる時系列クラスタリング - StatsFragments
概要 こちらで書いた 動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を使って時系列をクラスタリングしてみる。ここからは パッケージ {TSclust} を使う {TSclust} のインストール install.packages('TSclust') library(TSclust) サンプルデータの準備 {TSclust} では時系列間の距離を計算する方法をいくつか定義している。クラスタリングの際にどの定義 (距離) を使えばよいかは 時系列を何によって分類したいのかによる。{TSclust} に実装されているものをいくつかあげると、 diss.ACF : ACF diss.CID : Complexity Correlations (よくわからん) で補正したユークリッド距離 diss.COR : ピアソン相関 (ラグは考慮しない) diss.EUCL :
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://research.google.com/people/jeff/CIKM-keynote-Nov2014.pdf