AGRUPAMENTO DE SÉRIES TEMPORAIS E MÉTRICAS DE DISSIMILARIDADES - UM ESTUDO EMPÍRICO

Pedro Leal Pazzini da Silva¹; Cristiano Leite de Castro¹; Frederico Gadelha Guimarães¹

¹ UFMG

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Resumo

Este trabalho apresenta resultados de uma análise empı́rica no contexto do agrupamento de séries temporais. O objetivo foi verificar se existe alguma combinação, envolvendo algoritmo de agrupamento e métrica de dissimilaridade, que seja mais promissora que a combinação padrão: k-means e distância Euclidiana. Foram avaliados 3 algoritmos tradicionais de agrupamento, e suas variações, em combinação com 4 métricas de dissimi- laridade sobre 55 bases de dados. Com base em testes estatı́sticos de significância, os resultados mostraram que a escolha do algoritmo de agrupamento afeta o desempenho individual de uma medida de dissimilaridade e que métricas robustas a distorções nos dados, tais como DTW e CID, podem melhorar significativamente a qualidade das partições obtidas.

Palavras-chave: Séries temporais; agrupamento; métricas de similaridade; DTW; CID; distância euclidiana