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

O curso será ministrado em 2 partes, uma teórica e outra prática.

• Parte teórica
• Parte prática
• Download - R script e dados de séries temporais

O acompanhamento da execução do script em R pode ser feito aqui.

O curso terá uma parte prática utilizando R. Os inscritos devem trazer seus próprios notebooks com os seguintes softwares instalados:

1. RStudio Desktop - versão >= 1.0.153
2. R - versão >= 3.3.3

Depois de instalado o R e o RStudio, os seguintes pacotes do R devem ser instalados:

1. zoo
2. kohonen
3. dplyr
4. ggplot2
5. stats
6. proxy
7. dendextend
8. TSdist
9. 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)

• (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).