クラスタリングのための提案

Question

私は2つの時系列の気象測定（すなわち、XとY）を持っています。 XとYの両方の時系列は、1年間にわたる日々の測定値を用いて構築された。 X時間系列対Y系列を散布図としてプロットし、すべての点を日付順に昇順に接続することにより、1年周期を表す閉ループが得られます。私はN個の場所で測定しているので、類似の形状を持つものを見つけるためにクラスタリングしたいN個のループ（つまり、1年周期）があります。

非常に多くのクラスタリング方法があるため、どちらがこの分析に使用するのが適切かはわかりません（最初は 自己組織化マップを使用することを考えていました）。

ありがとうございます。

Answer 1

時系列があまりにも多い場合を除き、階層的クラスタリングから開始することをお勧めします。デンドログラムのために解釈が容易です。

類似点については、DTWの周期的なバージョンは、異なる場所間にいくらかの遅延があると仮定すると、良いかもしれません。