Об’єктом дослідження є послідовність даних у вигляді часового ряду.
Метою дослідження є розробка онлайн методу кластеризації, що
базуються на використанні непрямих ознак часового ряду, які дозволяють
розподілити вхідні дані на класи – групи однотипних екземплярів вибірки для
подальшого прогнозування.
Проведено дослідження видів та особливостей послідовних даних,
досліджено основні проблеми у кластеризації часових рядів. У ході роботи
було розглянуто загальний процес кластеризації часових рядів. Досліджено
основні алгоритми кластеризації, різноманітні методи отримання
статистичних ознак та їх вплив на ефективність кластеризації.
У результаті роботи здійснена програмна реалізація системи для онлайн
кластеризації часового ряду використовуючи непрямі характеристики даних.