Clustering and visualization of multivariate time series
Visualitza/Obre
full book (54,97Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/13006
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2009
EditorInformation Science Reference
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The exploratory investigation of multivariate time series (MTS) may become extremely difficult, if not impossible, for high dimensional datasets. Paradoxically, to date, little research has been conducted on the exploration of MTS trough unsupervised clustering and visualization. In this chapter, the authors describe generative topographic mapping through time (GTM-TT), a model with foundations in probability theory that performs such tasks. The standard version of this model has several limitations that limit its applicablility. Here, the authors reformulate it within a Bayesian approach using variational techniques. The resulting variational Bayesian GTM-TT, described in some details, is shown to behave very robustly in the presence of noise in the MTS, helping to avert the poblem of data overfitting.
CitacióVellido, A.; Olier, I. Clustering and visualization of multivariate time series. A: "Handbook of research on machine learning applications and trends: algorithms, methods, and techniques". Information Science Reference, 2009, p. 176-194.
ISBN978-1-60566-766-9
Versió de l'editorhttps://www.infosci-journals.com/reference/details.asp?id=34664
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Olivas34664.pdf | full book | 54,97Mb | Accés restringit |