Использование методов кластерного анализа в прогнозировании временных рядов

С развитием науки и информационных технологий также развивалась и математика. В данной сфере до сих пор есть множество областей, требующих глубоких исследований. В данной работе рассматривается задача кластеризации временных рядов, что представляет большой интерес среди математиков, финансистов и инженеров. Основной проблемой задачи классификации и кластеризации является выбор функции расстояния между объектами. Неправильно предложенная метрика может дать некорректный и/или ложный результат исследователю. Таким образом, целью исследования является изучение свойств и эффективности различных методов и метрик кластеризации и их применения для прогнозирования временных рядов. Данная работа организована следующим образом. В первой главе проводится обзор литературы и введение основных определений. Вторая глава включает описание методов кластеризации и ряд численных экспериментов. В третьей главе, на основе полученных результатов, проводится эксперимент с эмпирическими данными. В заключении изложены результаты, даются рекомендации и сформулированы направления для дальнейших исследований.