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시계열 군집화는 시계열을 생성하는 메커니즘에 대한 통찰력을 얻고 주어진 시계열의 미래 가치를 예측하는 데 사용되는 데이터 마이닝의 중요한 개념 중 하나입니다. 시계열 데이터는 자주 매우 크며 이러한 종류의 데이터 요소는 시간적 순서가 있습니다. 시계열의 군집화는 원시 데이터에서 주파수 또는 시간 도메인에서 직접 작업하는지, 원시 데이터에서 추출한 특징으로 간접적으로 작업하는지, 원시 데이터에서 모델을 구축하는지에 따라 세 그룹으로 조직됩니다. 이 논문에서는 과학, 공학, 비즈니스, 금융, 경제, 의료 및 정부에 이르는 다양한 응용 분야에서 시계열 군집화를 조사한 이전 연구의 조사 및 요약을 보여주었습니다.
Rani 외 (목요일,) 이 질문을 연구했습니다.