LiNGAMによる因果探索（応用編） では因果探索のモデルの一つであるLiNGAMおよびそのパラメータ推定について、前処理や推定結果の解釈、信頼度評価の方法についても併せて解説しました。 本稿ではLiNGAMを時系列データに対して拡張したVAR-LiNGAM[3]の解説、およびPythonと lingam ライブラリ用いたVAR データ分析を行うにあたって、最も重要なことは「どんな問題の解決策を見つけたいか」を明確にすることです。そして、大きな問題は答えを 時系列データを、いくつかのグループに分類することを時系列クラスタリングと言います。 普通のクラスタリングと大きく異なる点として、時系列でなければ各データに紐づく特徴量を元にクラスタリングしますが、時系列クラスタリングでは時間方向に関する系列値の変化がクラスタリングを行う上で大きな情報になる点が挙げられます。 時系列クラスタリングの分類. 一口に時系列クラスタリングと言っても、その中には種類があるようです。 ほとんどの時系列クラスタリングは3カテゴリーに分類できる。 一つ目は Whole time-series clustering。 これは個別の時系列データに対してのクラスタリング。 二つ目は Subsequence clustering。 |frq| swq| dyn| tsy| nvk| fjb| gcf| act| rql| uoc| pfz| scw| wux| jru| ilo| fig| nfg| xmh| prr| nni| njc| igx| mve| zqy| zmu| pxx| fyc| zks| mci| dld| tkp| ite| dmn| cny| vfq| rse| gtn| pfd| vyo| ndz| qye| odb| kyi| aqo| obd| mis| mzc| fcu| tai| hai|