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    Time Series Clustering with Deep Reservoir Computing

    • Autor
      Atencia-Ruiz, Miguel AlejandroAutoridad Universidad de Málaga; Gallicchio, Claudio; Joya-Caparrós, GonzaloAutoridad Universidad de Málaga; Micheli, Alessio
    • Fecha
      2020
    • Editorial/Editor
      Springer
    • Palabras clave
      Análisis cluster -- Programas de ordenador
    • Resumen
      This paper proposes a method for clustering of time series, based upon the ability of deep Reservoir Computing networks to grasp the dynamical structure of the series that is presented as input. A standard clustering algorithm, such as k-means, is applied to the network states, rather than the input series themselves. Clustering is thus embedded into the network dynamical evolution, since a clustering result is obtained at every time step, which in turn serves as initialisation at the next step. We empirically assess the performance of deep reservoir systems in time series clustering on benchmark datasets, considering the influence of crucial hyperparameters. Experimentation with the proposed model shows enhanced clustering quality, measured by the silhouette coefficient, when compared to both static clustering of data, and dynamic clustering with a shallow network.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/22641
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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