データサイエンスチームのHan-Cheolです。Calendarの12日目の記事です。はじめに実世界のデータの多くは時間と共に変化する情報、つまり時系列データです。私たちの周辺に目を向けてみると、ウェブサイトに訪れるユーザーの行動データや消費電力データなど、身近なところでもすぐ見つけることが可能です。今回は、「クラスタリング」手法を利用して「時系列データ」から繰り返して出現するパターンを見つけ出す方法を調べてみます。利用するデータここ数年、再生可能エネルギーや電力自由化のような話がよく聞こえてきます。このトレンドは日本の話だけではなく、機械学習・データ分析のコンペで有名なKaggleでも電力に関する内容がよく見当たります。Repositoryで提供している機械学習用のデータセットの中で下記の消費電力データセットを利用します。Notebookを利用しています。時系列データのクラスタリング用途としてtslearnライブラリを使います。必要なツールは下記のリストにありますので、必要に応じて設置しましょう。下記のようにwgetでデータを取得するようにしましょう。(カラム名は無し)で、その次からはクライアント(MT_XXX)の消費電力が記録されています。下の例では横幅を100文字できっていますが、実際はもっと長いです。Notebookから必要なライブラリをロードするなど、準備作業を行いましょう。notebookまた、少し長いですが、データの可視化のために下記のクラスを定義してください。"""時系列データの可視化関数。`dt`カラムはx軸、それ以外のカラム1個がy軸(グラフ1個)に対応。(例、クラスタに属するサンプル数)。