空間経時測定データに対する多変量関数クラスタリング

抄録

空間上のさまざまな地点で得られた多変量の経時測定データを利用して，未観測地点を含めた特徴の曲線をクラスタリングする方法を提案する．観測されている経時測定データに対して滑らかな関数を当てはめることで関数データとして扱い，関数データに対するクリギングを適用することで未観測地点の特徴を関数として予測する．さらに，観測地点における関数データと，未観測地点における関数データの予測値に対してクラスタリングを適用し，クラスターおよびクラスター数を決定する．この方法により，データが観測されていない任意の地点において，観測された経時データの空間上の相関を考慮に入れてデータの推移を予測し，その類似性に基づいてクラスタリングを行うことができるため，より詳細な領域の分割が可能になる．提案手法の有効性を，数値実験および実データの分析を通して検証する．