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zoom RSS 時系列データの類似性判定の一つの方法(一価関数一般に適用できる)

<<   作成日時 : 2017/05/26 17:05   >>

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 二つ以上の時系列データの類似性を判定する方法には、種々の方法が考えられる。一般的には、フーリエ解析等が用いられるが、データ数が限られている場合、周期性の乏しい場合は不利である。ここでは、データ数が少ない場合に2つの時系列データを比較する方法を例示してみた。2つ以上の時系列データが存在する場合は、2つづつ類似性を判定し、それぞれを比較すれば良い。

計算ロジックは下記の通り。
    @特性値がドリフト(浮動)している場合を考慮して、線形近似曲線による修正を行う。
    A微分する(差分を取る)。
    B2つのデータを時系列方向にスライドして、2つの差の自乗合計が最小値を示すスライド数を求める。    なお、これらの操作(計算)は、マイクロソフトのエクセルで計算できるが、操作数が多くなるため面倒なので
計算プログラム化し、コンピューター(パソコン)で行った。

 以下、計算例を示す。時系列1(系列1)及び時系列2(系列2)のデータの類似性を比較してみた。


計算例-1

オリジナルデータ
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@特性値がドリフト(浮動)している場合を考慮して、線形近似曲線による修正を行う。
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A微分する(差分を取る)。
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B2つのデータを時系列方向にスライドして、2つの差の自乗合計が最小値を示すスライド数を求める。
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<参考> フーリエ解析
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計算例-2

オリジナルデータ
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@特性値がドリフト(浮動)している場合を考慮して、線形近似曲線による修正を行う。
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A微分する(差分を取る)。
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B2つのデータを時系列方向にスライドして、2つの差の自乗合計が最小値を示すスライド数を求める。
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修正データで最適化する。
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