クラスタリング多変量時系列

多変量時系列データのクラスタリングとは、複数の変数を持つ時系列データをクラスタ分析することを指し、データ内に存在する類似したパターンや構造を発見することを目指しています。これにより、複雑な動的システムを効果的にモデル化し、理解することができます。この手法は、各グループ内のシーケンスが高類似性を持つ一方で、異なるグループ間には明確な違いがあるように、データ間の類似度を測定して時系列をいくつかのグループに分類します。 この技術は、金融分析、医療診断、産業監視などの分野で大きな応用価値を持ち、意思決定者がトレンド、異常、および潜在的なリスクを特定し、データ分析の精度と効率を向上させることができます。