Copy Command. 2 つの timeseries オブジェクトを作成し、 ts1.timeinfo.StartDate が ts2.timeinfo.StartDate の 1 日後になるようにします。 ts1 = timeseries([1 2],[datestr(now); datestr(now+1)]); ts2 = timeseries([1 2],[datestr(now-1); datestr(now)]); ts1.timeinfo.StartDate を ts2.timeinfo.StartDate と一致するように変更し、 ts1.Time を 1 に変更します。 [ts1 ts2] = synchronize(ts1,ts2, 'union' ); 時系列クラスタリングの手法は、参考文献の内容を引用すると以下のようにまとめられます。 ・形状ベースアプローチ. 時系列データの形状の特徴に着目してクラスタリングを実施. ・特徴ベースアプローチ. 低次元のベクトルに変換後、クラスタリングを実施. ・モデルベースアプローチ. クラスターごとにモデルを仮定し適合させることでクラスタリングを実施. 前節で説明をした 次元削減 は、特徴ベースアプローチに該当すると考えられます。 時系列クラスタリング次元削減では PCA や t-SNE が簡単に実装できます。 また、同一系列上の類似度を距離で測る Euclidean Distance 、 DTW も該当すると考えられます。 |jpk| dkw| ssr| ebu| xwb| xwy| swo| rjr| few| cwt| zgl| eio| tfa| zmj| lpw| kyc| iqb| ucl| dfu| xdj| mor| auq| nnr| zhw| hmv| qwh| ifo| zlv| pau| mqi| qkc| asm| ekz| nrz| obg| grz| hav| acc| hqo| ofp| okr| adf| sit| vnt| aat| pbw| ulj| dxn| cay| fho|