Участник:Isachenkoroma

Материал из MachineLearning.

Версия от 08:48, 22 августа 2015; Isachenkoroma (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

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.

Личные инструменты