F-021
ガウス混合モデルを用いた時系列データのパターン抽出

◎大城海斗・岡﨑威生（琉球大）

本研究では、ガウス混合モデルを用いて時系列データからいくつかの代表的なパターンを抽出する方法の検討を行った。一般的に抽出されるパターン数は未知であるため、クラスタリングによって得られるAICに基づいた指標によってクラスタ数を決定した。この指標はモデルの当てはまりの良さに加え、得られる各パターンがどれほどユニークであるかを評価するものである。パターン数が既知のデータセットに本手法を適用した結果、クラスタ数が既知のパターン数と一致し、AICのみを考慮した指標よりもユニークなパターンが得られた。パターン数が未知の商品受注量データにも本手法を適用し有効性を検証した。