WEKO3
アイテム
Amplitude-Based Time Series Data Clustering Method
http://hdl.handle.net/10959/00005532
http://hdl.handle.net/10959/000055324baa5627-6b27-4d95-8f2e-a02b96c48e1e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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keizai_59_2_127_140.pdf (3.3 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2023-01-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Amplitude-Based Time Series Data Clustering Method | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | amplitude-based time series data clustering | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Euclidean distance | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | k-Shape | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | DTW | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | hierarchical clustering | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||
| 著者 |
白田, 由香利
× 白田, 由香利
WEKO
34015
× Basabi, Chakraborty× Basabi, Chakraborty |
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| 抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | In the paper, we propose an amplitude-based time series data clustering method. When we analyze the trend index movement in economy, shape-based clustering does not work well because the standardization/z-normalization is required in advance on the input data and the standardization removes the amplitude/variance information from the original data. Then, the flat fluctuation may often become a large-variance fluctuation by the standardization, which is a problem. To solve the problem, we proposed a method by Amplitude-based time series data clustering method which uses Euclidean distance of Euclidean distances as the distance measurement. In the paper, we investigate the performance of the method, using the real stock prices data. The data are the indexed growth rate patterns of stock prices. Our proposed method could divide the companies’ stocks as we humans did, and the result met our requirements. The proposed amplitude-based time series data clustering method is helpful in economic indexed growth data clustering. | |||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 學習院大學經濟論集 en : The journal of Faculty of Economics, Gakushuin University 巻 59, 号 2, p. 127-140, 発行日 2022-07 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 出版者 | 学習院大学経済学会 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 00163953 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00038827 | |||||||||||
| フォーマット | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
