[3D5-GS-2] 機械学習：時系列

[3D5-GS-2-02] テクニカル指標を用いた時系列クラスタリング手法の評価と比較

〇松井 藤五郎¹、中川 善暉²、森山 甲一²、島 孔介²、武藤 敦子²、犬塚 信博² (1. 中部大学、2. 名古屋工業大学)

キーワード：時系列、クラスタリング、機械学習、教師なし学習

本論文では、時系列データに対してテクニカル指標を追加してクラスタリングを行う手法において、いくつかの代表的な時系列クラスタリング手法を用いた評価と比較を行う。これまでに、時系列データに対して金融分野で用いられるテクニカル指標を求めて新しいチャネルとして追加し、それをUMAPで二次元に圧縮して二次元平面上でクラスタリングを行うことによって時系列データをクラスタリングする方法を提案した。本論文では、新しく人工的に作成したデータセットや時系列分類手法の評価用に作成されたデータセットを用いて、提案手法とKernel k-means、k-Shape、DBA k-meansなどの多変量時系列クラスタリング手法を評価し、比較する。