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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:使用数据挖掘示例的等离子体实验数据的分析示例-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:使用聚类(聚类)准相干多通道时间序列数据的分析方法,即白天挖掘(DataMining)的方法。这里,光谱分析和相干性分析与预处理过程有关。除了引入,一对一10千兆字节是每个实验日期1至10千兆字节,用于提取关于不稳定的重要信息的方法,单数值分解:SVD也,用于分组和识别切断信号,我们将大型和高维数据空间聚集成更紧凑的并使用各种聚类算法用于将洞察力添加到摇摆物理学中。

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