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の傾向のみを利用して予測を行った場合, 過去の温度データが線形的に上昇しているならば図 1 右の点線のような予測しか得られず, 結果として予測精度が低下する可能性がある. CO 2 濃度 図 1 データストリーム間の相関の例 また, それぞれのデータストリームの変化の方向は必ずしも同様ではなく, あ

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図 7  データストリーム A の部分シーケンス分割から  クラスタリングまでの処理の流れ  4.5  相関の発見相関の発見 相関の発見 相関の発見   まず,各データストリームのそれぞれのクラスタを,表 2 のように並べる.これを 相関マップと呼ぶ.例えば,データストリーム A(以下,StreamA)のクラスタ 1 を A1 とし,StreamA にはクラスタが 3 つ存在していることを示している.  表 2  相関マップの例  相関マップはデータストリーム同士の相関を数値化し,統計的に発見可能にするた
図 8  相関クラスタの検索  4.7.2  更新予測更新予測更新予測 更新予測クラスタクラスタクラスタ クラスタの検索の検索の検索 の検索  相関クラスタのデータストリームに対応するクラスタ更新テーブルを参照し,相関 クラスタに対する更新シーケンスの更新回数の中から最も回数の多いものを更新予測 クラスタとして選出する.この様子を図 9 に示す.ここで,更新予測クラスタを C update とする.j はクラスタの番号を示す.  図 9  更新予測クラスタの検索  この場合,C3 が相関クラスタであるため,

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