自己相似性に基づく時系列パターンのクラスタリング(テーマセッション: 時系列・大規模メディア処理, データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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大規模な時系列のデータマイニングは, データベース研究分野の重要な課題である.本論文では, 自己相似性を有する大規模な時系列データのための効果的なクラスタリング法の開発について述べる.まず, 時間軸と振幅軸からなる2次元空間に対応したフラクタル次元を算出する.次に, それらフラクタル次元を入力ベクトルとしたクラスタリングを行う.そして, フラクタル効果を使って, これらクラスタヘインクリメンタルにテストデータを追加することによって, 分類(クラシフィケーション)ができることを示す.最後に, この手法をEEGデータに適用した実験結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-06-09
著者
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