Un modelo de clustering temporal

Clustering consiste en particionar el conjunto de datos en colecciones de objetos de manera que dentro de cada partición los objetos sean “similares” entre sí, y a su vez se “diferencien” de los objetos contenidos en otras particiones. En la literatura han sido propuestos muchos algoritmos para realizar el proceso de clustering, pero la mayoría de ellos tiene un enfoque estático, por lo tanto, estas soluciones no pueden ser aplicadas correctamente para datos más complejos, como colecciones de objetos espacio-temporales. En muchos casos, la información guardada en las bases de datos tiene una naturaleza espacial dinámica: además de tener datos espaciales, a menudo se asocian los mismos con información temporal, como marcas de tiempo (time-stamp) ,manejo de versiones, fechas o rango de fechas. En el presente trabajo se propone un método de Clustering Temporal que realiza el proceso de clustering sólo teniendo en cuenta los atributos espaciales, pero para distintos momentos de tiempo (dato aportado por los atributos temporales). Esto nos permite ver cómo varían los clusters durante el transcurso del tiempo, observar la trayectoria de los objetos, y obtener distintas estadísticas sobre el movimiento de clusters y objetos, que no se podrían obtener aplicando un algoritmo de clustering estándar.Eje: I - Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un modelo de clustering temporal

Clustering consiste en particionar el conjunto de datos en colecciones de objetos de manera que dentro de cada partición los objetos sean “similares” entre sí, y a su vez se “diferencien” de los objetos contenidos en otras particiones. En la literatura han sido propuestos muchos algoritmos para realizar el proceso de clustering, pero la mayoría de ellos tiene un enfoque estático, por lo tanto, estas soluciones no pueden ser aplicadas correctamente para datos más complejos, como colecciones de objetos espacio-temporales. En muchos casos, la información guardada en las bases de datos tiene una naturaleza espacial dinámica: además de tener datos espaciales, a menudo se asocian los mismos con información temporal, como marcas de tiempo (time-stamp) ,manejo de versiones, fechas o rango de fechas. En el presente trabajo se propone un método de Clustering Temporal que realiza el proceso de clustering sólo teniendo en cuenta los atributos espaciales, pero para distintos momentos de tiempo (dato aportado por los atributos temporales). Esto nos permite ver cómo varían los clusters durante el transcurso del tiempo, observar la trayectoria de los objetos, y obtener distintas estadísticas sobre el movimiento de clusters y objetos, que no se podrían obtener aplicando un algoritmo de clustering estándar.Eje: I - Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Convex Group Clustering of Large Geo-referenced Data Sets

Clustering partitions a data set S = fs1 ; : : : ; sng ae ! m into groups of nearby points. Distance-based clustering uses optimisation criteria for defining the quality of the partition. Formulations using representatives (means or medians of groups) have received much more attention than minimisation of the total within group distance (TWGD). However, this non-representative approach has attractive properties while remaining distance-based. While representative approaches produce partitions with non-overlapping clusters, TWGD does not. We investigate the restriction of TWGD to producing convex-hull disjoint groups and show that this problem is NP-complete in the Euclidean case as soon as m 2. Nevertheless we provide efficient algorithms for solving it approximately. Keywords: clustering, optimisation, computational geometry, problem complexity, data mining in spatial databases. 1 Introduction Clustering is a fundamental task in data analysis since it identifies groups in heterog..