階層的クラスタリングを用いた時系列データの分割手法のオンライン環境への適用

抄録

　時系列データとは時間順に並んだ数値データのことである。我々は与えられた時系列データに対して、階層的クラスタリング手法を用いて一定個数のクラスタをつくることにより、データの傾向が異なる期間に分割する手法を提案してきた。しかし、この手法では、データがリアルタイムに更新されるオンライン環境に対して、時系列データが追加されるたびに、時系列データ全体を用いてクラスタリングを再度行う必要があった。そこで、本論文では、この手法をオンラインデータに適用する手法について提案する。まず、手持ちのデータを一定個数のクラスタに分割し、1個目のクラスタの期間を確定済みとする。そして、2個目のクラスタのサイズを基準値としておぼえておく。以降は、データが追加されるたびに、残ったデータと追加されたデータを用いてクラスタリングを行い、1個目のクラスタのサイズが基準値以上になることが一定回数続いたときに、そのクラスタを確定済みの期間とし、基準値を更新する。以下、この操作を繰り返す。本手法により、クラスタリング対象となるデータ数が抑えられるために、オンライン時系列データへの適用が可能となる。