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[시계열 데이터 이미지 인코딩] 2. Markov Transition Field(MTF) 개념 및 적용

1. Markov Transition Field(MTF)란?Markov Transition Field (MTF) 알고리즘은 이산화한 시계열 데이터의 전이 확률을 나타내는 알고리즘이다.N개의 Time Series 데이터가 있다고 가정한다.Time Series 데이터를 분위수를 활용하여 Q+1 bin으로 이산화한다.아래 과정을 통해 상태 전이 행렬을 구한다. 즉, Markov model은 상태 전이 행렬(state transition matrix)을 만들기 위한 것이다.상태 전이 행렬은 어떤 상태가 시간에 따라 어떻게 변화하는지 나타낸 것$w_{ij} = P(x_t = j | x_{t-1} = i)$i 상태로부터 j 상태로 전이하는 확률을 $W_{ij}$라고 한다.위 확률을 최대우도추정법(maximum li..

AI/Time series 2024.11.25

[시계열 데이터 이미지 인코딩] 1. Gramian Angular Field (GAF) 개념 및 적용

1. Gramian Angular Field (GAF) 이란?Gram Matrix: 각 시점 간의 시간적 상관관계를 극좌표를 기반으로 표현하는 알고리즘 ($G = X^TX$)서로 다른 모든 벡터들에 대해 유사도를 나타내는 행렬이라고 볼 수 있다.cosine similarity와 비슷하게 값이 1에 가까우면 유사도가 높고, 0이면 유사도가 없고, -1이면 정반대의 유사도를 가진다.극좌표 기반 행렬은 시계열 데이터를 이미지로 변경할 때 시간 상관관계를 보존할 수 있다는 장점이 있다. 1. Time Series 데이터를 -1~1까지로 정규화를 한다.시계열 데이터의 작거나 큰 다양한 범위들을 [-1, 1] 혹은 [0, 1] 구간으로 정규화시킨다.2. 정규화된 Time Series 값을 극좌표계(poloar co..

AI/Time series 2024.11.24
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