Участник:Isachenkoroma
Материал из MachineLearning.
Isachenkoroma (Обсуждение | вклад)
(Новая: '''МФТИ, ФУПМ''' Кафедра '''"Интеллектуальные системы"''' Направление '''"Интеллектуальный анализ данных"''...)
К следующему изменению →
Версия 08:48, 22 августа 2015
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
isa-ro@yandex.ru
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2015, 6-й семестр
Метрическое обучение и снижение размерности пространства в задачах кластеризации временных рядов
Работа посвящена использованию методов метрического обучения в задаче кластеризации временных рядов. Применение метрического обучения позволяет модифицировать расстояния между временными рядами, сближая временные ряды из одного кластера и отдаляя временные ряды из разных кластеров. В данной работе расстояние между временными рядами измеряется при помощи метрики Махаланобиса. Процедура метрического обучения состоит в определении оптимальной матрицы ковариаций в метрике Махаланобиса. Кластеризация временных рядов осуществляется алгоритмом k-средних и алгоритмом адаптивного метрического обучения, понижающим размерность пространства кластеризации. Для сравнения этих методов произведён вычислительный эксперимент на синтетических данных и на реальных данных с акселерометра мобильного телефона, сделан вывод об эффективности рассматриваемых методов.
Публикация
Р.В.Исаченко Метрическое обучение и снижение размерности пространства в задачах кластеризации временных рядов // Машинное обучение и анализ данных. — 2015. — ISSN 2223-3792.
