クラスタリングは、時系列データでもいいの？

2024年6月8日

はい、クラスタリングは時系列データにも適用することができます。時系列データのクラスタリングでは、時間の経過に伴うデータの変化やパターンを捉え、類似した時間的な振る舞いを持つデータをグループ化します。

時系列データのクラスタリングを行う場合、通常は以下の手順が取られます。

1. 特徴量の選択:
   時系列データから抽出した特徴量を使用してクラスタリングを行います。特徴量は、時系列データの各時点での値やその他の統計的特性（平均、分散、トレンド、季節性など）などが含まれます。

2. 距離または類似度の計算:
   時系列データ間の距離または類似度を計算します。一般的な距離や類似度の指標には、ユークリッド距離、動的時間ワーピング距離（DTW）、相関係数などがあります。

3. クラスタリングアルゴリズムの選択:
   選択した距離や類似度を使用して、適切なクラスタリングアルゴリズムを選択します。代表的なアルゴリズムには、k-means、階層的クラスタリング、DBSCANなどがあります。

4. クラスタリングの実行:
   選択したクラスタリングアルゴリズムを使用して、時系列データをクラスタリングします。各クラスターには、類似した時間的なパターンを持つデータが含まれることになります。

5. クラスタリング結果の解釈:
   クラスタリング結果を分析し、各クラスターがどのような時間的な振る舞いを示しているかを理解します。類似した時間的なパターンを持つデータが同じクラスターにまとめられることで、時間的なトレンドや季節性などを捉えることができます。

時系列データのクラスタリングを行うことで、データのパターンやトレンドを把握し、異なる時間的な振る舞いを持つデータをグループ化することができます。