WEKO3
アイテム
内部評価指標に基づく時刻選別を用いた時系列クラスタリング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2008152
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20081522670079e-ae11-40ce-ba74-ee08816efc98
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS26156024.pdf (855.7 KB)
2028年3月11日からダウンロード可能です。
|
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2026-03-11 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| タイトル | 内部評価指標に基づく時刻選別を用いた時系列クラスタリング | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 中部大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Chubu Univercity | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者名 |
吉川,侑汰
× 吉川,侑汰
× 松井,藤五郎
× 武藤,敦子
× 島,孔介
× 森山,甲一
× 犬塚,信博
|
|||||||||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | 近年，センサーデータや金融データ等に対する時系列クラスタリングが注目されている．従来の時系列の全時刻をそのまま扱うアプローチでは，時系列全体では概ね類似した推移を示す一方で，局所的な区間にのみクラス差が顕在化するデータに対し、差異を含まない長い区間が実質的なノイズとして働き，クラスタリングの識別性能や安定性を損ねる課題があった．そこで本論文では，各時刻のクラス分離性能を統計的に評価し，重要な時刻のみを適応的に選別してからクラスタリングを行う手法を提案する．交通量やセンサーデータを対象とした分類問題において提案手法の有効性を示す． | |||||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2026-MPS-156, 号 24, p. 1-2, 発行日 2026-03-11 |
|||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||||||||||
| Notice | ||||||||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||||
