Praxisbuch Unsupervised Learning

KAPITEL 13

Zeitreihen-Clustering

Bislang haben wir in diesem Buch hauptsächlich mit Querschnittsdaten gearbeitet, bei denen wir Beobachtungen für Entitäten zu einem einzigen Zeitpunkt haben. Das gilt auch für das Dataset der Kreditkartendaten mit Transaktionen, die sich über zwei Tage erstreckt haben, und das MNIST-Dataset mit Bildern von Ziffern. Auf diese Datasets haben wir Unsupervised Learning angewendet, um die zugrunde liegende Struktur in den Daten zu lernen und ähnliche Transaktionen bzw. Bilder ohne Verwendung von Labels zu gruppieren.

Unsupervised Learning ist auch sehr wertvoll für das Arbeiten mit Zeitreihendaten, bei denen wir Beobachtungen für eine einzelne Entität in verschiedenen Zeitintervallen haben. Wir müssen eine Lösung entwickeln, ...