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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.1
- 수록면
- 145 - 152 (8page)
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본 연구에서는 시계열 자료를 베이지안 정보기준을 통해 클러스터링 한다. 보다 안정적인 클러스터를 생산하기 위해 다중 중심점을 모델링한 후 이를 이용하여 클러스터를 생성시킨다. 대상 시계열 자료에 대해 예측할 경우 클러스터에 속한 시계열 자료 중 가장 유사한 시계열 자료를 선택하여 모델링한다. 모델로부터 마코프 규칙을 유도해 내고 이 규칙을 이용해 예측정확도를 측정한다. 시계열 자료를 단독으로 모델링한 후 예측한 결과보다 클러스터에 속한 유사시계열 모델링을 통한 예측정확도가 좀 더 높았음을 확인하였다.
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참고문헌 (11)
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전진호 / 2007 / 시계열데이터의 모델기반 클러스터 결정 / 한국콘텐츠학회 논문지 7(6):22~30
E.S. Ristad / 1997 / Learning strig edit distance / Proc of the 4th Int. Conf. on Machine Learning :773~779
Papageorgiou, C. P / 1997 / High frequency time series analysis and prediction using Markov models / in Proc. of the conf. on Comp. Intelligence for Finance :182~185
L.R. Rabiner / 1989 / A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition / Proc. of the IEEE 77(2):557~286
C. Li / 2001 / Building models of ecological dynamics using HMM based temporal data clustering / IDA 2001 :53~62
E.S. Ristad / 1997 / Learning strig edit distance / Proc of the 4th Int. Conf. on Machine Learning :773~779
Papageorgiou, C. P / 1997 / High frequency time series analysis and prediction using Markov models / in Proc. of the conf. on Comp. Intelligence for Finance :182~185
L.R. Rabiner / 1989 / A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition / Proc. of the IEEE 77(2):557~286
C. Li / 2001 / Building models of ecological dynamics using HMM based temporal data clustering / IDA 2001 :53~62
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