(今回は最適なクラスタ数を調べる部分は行ってませんが、実際は試行錯誤しながら調べてみる必要があります)にしてデータをクラスタリングします。この時、実験の再現性のためにクラスタ中心を初期化する時に使われるランダム値を固定します。random_state=rand_seed)km.fit(filtered_yss)クラスタリングされた結果を可視化してみましょう。...のカラムを持つDataFrameを作成。クラスタに属するデータ数を計算。alpha=0.4)上のグラフで初期の30日間のデータを拡大したグラフが下記のものです。この二つのグラフから下記のような特徴が現れます。(cluster-1)が目立つ。複数の時系列データが含まれるクラスタは半分しか存在しない。6)が他と比べてとても高い絶対値(10,000~70,000kW以上)を持っていることが分かる。30Aの場合)である3kWの約13,000倍に達します。このような消費電力を考えると大規模の工場ではないかと思われます。6だけをプロットしてみると下記のようなグラフになります。alpha=0.4)最初に、1月1日はお休みなので消費電力が低くなっていることが分かります。cluster-1と5は最大消費電力の差があるものの、パターンはとても似ていることが分かります。規模が違う同じ業種ではないかと推測できます。cluster-2に属するクライアントの消費電力は週末(土日)の間に落ちる特徴が見られます。公共機関のように週末には営業をしない所のデータと思われます。10)の特徴をみてみます。このクラスタには多くのデータが含まれています。クラスタ名の右側がクラスタに属するデータ数です。最初にグラフは1年間のデータで、二番目のグラフは最初の30日間のデータです。このグラフで一番目立つ特徴はcluster-0と7がとても安定的なパターンを見せているところです。消費電力を考えると、一般家庭ではないかと思われます。cluster-10は週末に掛けて消費電力が減る特徴を見せています。絶対値は6-7倍違いますが、以前見たcluster-2と同じ業種ではないかと考えられます。こちらはcluster-8と9、cluster4と11を別のグラフで見せたいと思います。最初にcluster-8と9のグラフを見てみましょう。cluster-8と9のグラフは両方消費電力の最小・最大値の差が大きく、絶対値としてはお互い似ています。別のクラスタとして認識されたことは、cluster-9に属する時系列データでは2月から3月に掛けて最大消費電力が他の時期の半分以下になったことがありますが、これが原因で別のクラスタとして認識されたと思われます。このような極端な消費電力の差がある業種はどのようなものがあるのでしょうか。思いつかない部分です。続けて、cluster-4と11を比較してみると、とても綺麗に二分されています。パターンの傾向としてはとても似ていますので、これもまた規模が違う同じ業種のクライアントではないかと考えられます。まとめ今回のポストでは、代表的な時系列データである消費電力データにクラスタリング手法を適用することで、頻出する時系列パターンを調べてみました。単位時間の消費電力という一つの特徴量だけで構成されているデータなので最初は簡単に目に見える結果が得られると思ったのですが、実際にはなかなか解析が難しい部分も多くありました。今後は多変数データやDTWを利用した時間軸のズレを補完する手法などもポストしたいと思うのでお楽しみにしてください。Science相関係数は外れ値の影響をうけやすい?Pythonで確認してみた。