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3 .データマイニングを用いたプラズマ実験データの解析例-3.1クラスタリングを用いた揺動データ解析

机译:3.使用数据挖掘分析血浆实验数据的示例-3.1使用聚类的摆动数据分析

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摘要

デー夕マイニング(datamining)の1手法であるクラスタリング(clustering)を用いた準コヒーレントな多チャンネル時系列データの解析法について説明する.ここでは,スぺクトル解析とコヒーレンス解析を前処理工程に関連して紹介するとともに,1実験日あたり1~10ギガバイトにもなるようなビッグデータから不安定性に関する重要な情報を抽出するための手法,特異値分解法(Singular Value Decomposition: SVD)についても合わせて述べる.また,切り出された揺動信号のグループ化と同定のため,巨大かつ高次元のデータ空間をよりコンパクトなものに集約するとともに,揺動物理に洞察を加えるために用いた種々のクラスタリングアルゴリズムについても紹介する.
机译:我们将解释如何使用聚类分析来分析准相干多通道时间序列数据,这是一种数据挖掘方法,这里的频谱分析和相干分析与预处理过程有关。除了介绍之外,我们还介绍了奇异值分解(SVD),一种从大数据中提取不稳定性的重要信息的方法,每个实验日可以达到1到10 GB。此外,为了对所切除的摇摆信号进行分组和识别,各种聚类算法用于将巨大的高维数据空间聚合为一个更紧凑的空间,并为摇摆物理学增加了见识。还介绍。

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