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cap241:2018:tsclustering [2018/08/22 16:21]
karine
cap241:2018:tsclustering [2018/08/22 17:30]
karine [Parte prática: ambiente computacional]
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 +{{:​cap241:​2018:​curso_logo.png?​900}}
  
 ===== Satellite Image Time Series Clustering using SOM ==== ===== Satellite Image Time Series Clustering using SOM ====
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   * Data: 23 de Agosto de 2018   * Data: 23 de Agosto de 2018
  
 +===== Material do curso =====
  
-=== Material do curso ===+curso será ministrado em 2 partes, uma teórica e outra prática. ​
   * Parte teórica  ​   * Parte teórica  ​
   * Parte prática ​   * Parte prática ​
-  * R scripts ​+  * R scripts ​e dado para a parte prática.  
 + 
 + 
 +===== Parte prática: ambiente computacional ===== 
 + 
 +O curso terá uma parte prática utilizando R. Os inscritos devem trazer seus próprios notebooks com os seguintes softwares instalados:​ 
 +  - [[https://​www.rstudio.com/​products/​rstudio/​download/​|RStudio Desktop - versão >= 1.0.153]] 
 +  - [[http://​nbcgib.uesc.br/​mirrors/​cran/​|R - versão >= 3.3.3]] 
 + 
 +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:  
 + 
 +<​code>​ 
 +install.packages(c("​zoo","​kohonen","​dplyr",​ "​ggplot2",​ "​stats",​ "​proxy","​dendextend","​TSdist",​ "​dtw"​),​ dependencies = TRUE) 
 +</​code>​ 
 + 
 + 
 +===== 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). 
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