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-3.2データマイニングのための時系列データの非類似度

摘要

データマイニングの手法には様々な方法があるが，多くの方法において類似度や非類似度は重要である.例えば，クラスタリング（クラス夕ー分析）では，もとにする類似性や非類似性によって得られるクラス夕が異なってしまう.ここでは，核融合プラズマ実験で得られる典型的な時系列データとして，緩やかに変化する時系列デー夕（波形），振動を含む波形と激しく変化する波形を取り上げ，類似性の判定を考えながら，使用すべき非類似度の違いについてみていく .緩やかに変化する波形では，時間的にずれた波形は類似していないとすることも多い.一方，激しく変化する波形では時間的にずれていても同じ現象とみなすことが多いほか，外形（振幅変化）をも考慮する必要がある.類似度計算では，このような類似性の違いを反映する必要がある.適切な類似度を使用しなければ，有用な分析結果が得られないので注意する必要がある.