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Satellite Image Time Series Clustering using SOM
Essa página contém o material do minicurso “Satellite Image Time Series Clustering using SOM” ministrado no Worcap 2018.
- Carga horária: 2 horas
- Instrutores: Karine Reis Ferreira e Lorena Santos
- Local: LIT - INPE
- Data: 23 de Agosto de 2018
Material do curso
O curso será ministrado em 2 partes, uma teórica e outra prática.
- Parte prática
O acompanhamento da execução do script em R pode ser feito aqui.
Parte prática: ambiente computacional
O curso terá uma parte prática utilizando R. Os inscritos devem trazer seus próprios notebooks com os seguintes softwares instalados:
Depois de instalado o R e o RStudio, os seguintes pacotes do R devem ser instalados:
- zoo
- kohonen
- dplyr
- ggplot2
- stats
- proxy
- dendextend
- TSdist
- dtw
Todos os pacotes estão disponíveis no CRAN e para instalá-los todos de uma vez utilize o comando abaixo:
install.packages(c("zoo","kohonen","dplyr", "ggplot2", "stats", "proxy","dendextend","TSdist", "dtw"), dependencies = TRUE)
Referências Bibliográficas
- (Aghabozorgi et al. 2015) Aghabozorgi, Saeed, Ali Seyed Shirkhorshidi, and Teh Ying Wah. “Time-series clustering–A decade review.” Information Systems. 53 (2015): 16-38
- (Ding et al. 2008) Ding, Hui, et al. “Querying and mining of time series data: experimental comparison of representations and distance measures.” Proceedings of the VLDB Endowment 1.2 (2008): 1542-1552.
- (Esling and Agon, 2012) Esling, Philippe, and Carlos Agon. “Time-series data mining.” ACM Computing Surveys (CSUR) 45.1 (2012): 12.
- (Giogino, 2009) Giorgino, Toni. “Computing and visualizing dynamic time warping alignments in R: the dtw package.” Journal of statistical Software 31.7 (2009): 1-24.
- (Keogh and Lin, 2003) Keogh, Eamonn, and Jessica Lin. “Clustering of time-series subsequences is meaningless: implications for previous and future research.” Knowledge and information systems 8.2 (2005): 154-177.
- (Keogh and Ratanamahatana, 2005) Keogh, Eamonn, and Chotirat Ann Ratanamahatana. “Exact indexing of dynamic time warping” Knowledge and information systems 7.3 (2005): 358-386.
- (Mori et al. 2016) Mori, Usue, Alexander Mendiburu, and Jose A. Lozano. “Distance measures for time series in R: The TSdist package.” R J. 8 (2016): 451-459.
- (Samarasinghe, 2016) Samarasinghe, Sandhya. “Neural networks for applied sciences and engineering: from fundamentals to complex pattern recognition.” Auerbach publications, (2016).