Дослідження кластеризації послідовностей за непрямими вимірами

Abstract

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.