Re:ゼロから始めるML生活

どちらかといえばエミリア派です

時系列クラスタリングってやつをやってみる

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複数の時系列データがあるとき、これらを傾向に従ってクラスタリングしたくなることがあります。 そういった手法を、時系列クラスタリングと呼ぶらしいです。

ちょっと調べてみると、こちらの記事を見かけました。

時系列クラスタリングの研究サーベイ論文を読んだ | 10001 ideas

こちらの記事を参考に、時系列クラスタリングにをやってみたので、今回はそのメモです。

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ベイズ構造時系列モデルってやつをやってみる

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時系列分析というと、SARIMAモデルや状態空間モデルなどがよく使われているかと思います。 私自身、これらのモデルについて一つの系列データについてモデルを適用したことはありますが、複数の系列データが影響するようなモデルについては扱ってきませんでした

今回はある系列データが予測対象の系列データに影響を与えている状況を考え、これをベイズ構造時系列モデルが適用して考えてみたいと思い、実際にやってみたので、今回はそのメモです。

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k-meansのいい感じのクラスタ数を自動で設定したい

教師なし分類の代表的な手法として、k-meansがあります。 k-meansは分類自体は自動で出来るんですが、その際のクラス数はマニュアルで設定する必要があります。 そのため、どう分類されるかはここで指定するクラス数に強く依存するわけです。

この辺は人間の勘でやるのも構いませんが、この辺りまで自動でなんとかしたいと思うのが人の性かなと思います。(ほんとか?)

今回はk-meansのクラス数を自動で推定する手法を調べてみたのでそのメモです。

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