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J-GLOBAL ID：202002240659734153   整理番号：20A2621521

時系列データのクラスタリングのためのk-medoid分割アルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of the k-medoids Partitioning Algorithm for Clustering of Time Series Data

著者 (5件)： Radovanovic Ana (The University of Manchester,Department of Electrical and Electronic Engineering,Manchester,UK) ,  Ye Xinlin (The University of Manchester,Department of Electrical and Electronic Engineering,Manchester,UK) ,  Milanovic Jovica V. (The University of Manchester,Department of Electrical and Electronic Engineering,Manchester,UK) ,  Milosavljevic Nina (The University of Manchester,Division of Neuroscience and Experimental Psychology,Manchester,UK) ,  Storchi Riccardo (The University of Manchester,Division of Neuroscience and Experimental Psychology,Manchester,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISGT-Europe  ページ： 645-649  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データクラスタリングは,適切で効率的なモデリング,制御および操作のための道を開くために,多くの分野で広く適用されてきた。過去において,ほとんどのデータクラスタ化を静的データで実施した。しかし,時系列データのより広い応用は,時系列クラスタリング技術の必要性を増加させた。本論文は,2つの多様な時系列データセットのクラスタ化のために,標準クラスタリングアルゴリズム,k-medoidアルゴリズムの適用性の包括的解析を提示した。ハイブリッド再生エネルギー源プラントと神経科学スパイクトレインデータの動的電力応答について,k-medoidアルゴリズムを試験した。クラスタリングプロセスの主な段階,すなわちデータ処理,最適距離測度の選択およびクラスタの最適数の推定を詳細に解析した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  電力 ,  プラント ,  *クラスタ化 ,  適応性 ,  *クラスタ ,  データ処理 ,  神経科学
準シソーラス用語： 時系列データ ,  距離測度 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  再生可能エネルギー源 ,  データクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列データ ,  クラスタリング ,  アルゴリズム ,  応用