Capturing the dynamics of multivariate time series through visualization using generative topographic mapping through time
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/85725
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2005-11
Condicions d'accésAccés obert
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
Most of the existing research on time series concerns supervised forecasting problems. In comparison, little research has been devoted to unsupervised methods for the visual exploration of multivariate time series. In this paper, the capabilities of the Generative Topographic Mapping Through Time, a model with solid foundations in probability theory that performs simultaneous time series data clustering and visualization, are assessed in detail in several experiments. The focus is placed on the detection of atypical data, the visualization of the evolution of signal regimes, and the exploration of sudden transitions, for which a novel identification index is defined.
CitacióOlier, I., Vellido, A. "Capturing the dynamics of multivariate time series through visualization using generative topographic mapping through time". 2005.
Forma partLSI-05-52-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R05-52.pdf | 814,3Kb | Visualitza/Obre |