Regroupement de séries temporelles multivariées

Le clustering de séries temporelles multivariées fait référence à l'analyse par grappes des données de séries temporelles multivariées, visant à dévoiler des modèles et des structures similaires au sein des données pour modéliser et comprendre efficacement des systèmes dynamiques complexes. Cette méthode catégorise les séries temporelles en plusieurs groupes en mesurant leur similarité, de telle sorte que les séquences au sein de chaque groupe présentent une forte similarité, tandis qu'il existe des différences significatives entre les différents groupes. La technique possède une valeur d'application importante dans des domaines tels que l'analyse financière, le diagnostic médical et la surveillance industrielle, aidant les décideurs à identifier des tendances, des anomalies et des risques potentiels, ce qui améliore ainsi la précision et l'efficacité de l'analyse des données.