Time series clustering with Dirichlet process mixtures of ARMA models

使用 ARMA 模型的 Dirichlet 过程混合进行时间序列聚类

• 批准号: 22500261
• 负责人: SUEMATSU Nobuo
• 金额: $ 1.75万
• 依托单位: Hiroshima City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22500261/
• 关键词: 時系列解析; マルコフ連鎖モンテカルロ法; ディリクレ過程; ARMAモデル; ディリクレ過程混合モデル; 時系列クラスタリング; 自然共役事前分布

ARMA models are parsimonious stochastic models for time series. Given a set of time series, we can cluster them by regarding that they were drawn from a mixture of ARMA models and by fitting the model to them, where if the mixture model is a Dirichlet process mixture, the number of the clusters can be simultaneously estimated. In this work, we have developed a Markov Chain Monte Carlo method to fit a Dirichlet process mixture of ARMA models to a set of time series.

ARMA模型是时间序列的简约随机模型。给定一组时间序列，我们可以通过考虑它们来自ARMA模型的混合并通过对模型进行拟合来对它们进行聚类，其中如果混合模型是Dirichlet过程混合，则可以同时估计聚类的数目。在这项工作中，我们发展了一种马尔可夫链蒙特卡罗方法来拟合一组时间序列的混合ARMA模型的Dirichlet过程。

项目成果

Matching Handwritten Line Drawings with Von Mises Distributions

• DOI: 10.1587/transinf.e94.d.2487
• 发表时间: 2011-12
• 期刊: IEICE Trans. Inf. Syst.
• 作者: Katsutoshi Ueaoki;Kazunori Iwata;N. Suematsu;A. Hayashi

ガウス過程事前分布を用いた時系列多重整列法

使用高斯过程先验分布的时间序列多重对齐方法

• 发表时间: 2010
• 作者: 藤越康祝;杉山高一;秋本 真治,末松 伸朗,林 朗,岩田一貴
• 通讯作者: 秋本 真治,末松 伸朗,林 朗,岩田一貴

Time Series Alignment with Gaussian Processes

时间序列与高斯过程的对齐

• 发表时间: 2012
• 作者: Nobuo Suematsu;Akira Hayashi
• 通讯作者: Akira Hayashi

Hierarchical Hidden Conditional Random Fields for Information Extraction

• DOI: 10.1007/978-3-642-25566-3_14
• 发表时间: 2011-01
• 作者: Satoshi Kaneko;A. Hayashi;N. Suematsu;Kazunori Iwata

階層隠れCRF

分层隐藏CRF

• 发表时间: 2010
• 期刊: 電子情報通信学会誌 J93-D/12
• 作者: 玉田寛尚;林朗;末松伸朗;岩田一貴
• 通讯作者: 岩田一貴