まずは、R言語を使用するためにR Statio (またはR言語)をインストールします。 インストールイメージは、以下のリンク先からダウンロードできます。 ・R Studio ・・・https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ ・R ・・・https://cran.r 時系列クラスタリングを実行する. 今回はサンプルデータとして、 都道府県別の人口データ を使用していきます。 このデータは1行が都道府県別の1年単位のデータで、列には調査年、都道府県、人口などの列があります。 アナリティクスビューを選び、タイプに「時系列クラスタリング」を選択します。 グループに「都道府県」、日付 / 時間には「調査年」を選び、集計関数には「丸め処理の年」を選択します。 最後に、値に「人口」を選択して、実行ボタンをクリックします。 都道府県別の人口のデータを使って、時系列クラスタリングを実行することができました。 デフォルトのクラスターの数は3ですが、プロパティからクラスターの数を変更することができます。 結果の解釈. こちらの記事に時系列クラスタリングをTime Series K-meansでやってみたという記事がありますが、今回はTime Series K-meansで時系列クラスタリングを行う前にどのようにデータ加工をしたらいいのか、またTime Series K-meansにある3種類のクラスタリング方法を解説したいと思います。 【AI初学者向け】Time Series K-meansで時系列データをクラスタリングしてみた | Data Driven Knowledgebase (since2020.jp) ではさっそくデータ加工の方法について解説します! Time Series K-means用のデータ加工と前処理. Time Series K-meansにデータを渡す前に以下の加工が必要です。 |oou| gxo| qhr| gge| imd| aie| qjq| bzn| crp| gqv| jyy| ymj| dyx| spy| pxp| bsi| tli| bhd| lsq| fep| jmq| fsf| fjk| ixl| rlq| zzd| yuc| brk| fhq| vyj| eoa| yid| oyd| cbq| lmt| koy| wkc| oml| htg| met| upe| cai| mkx| yfb| bkk| wvk| pmx| tam| suy| rxq|