On the clustering behavior of sliding windows

要約

スライドウィンドウで前処理されたタイムリーのクラスタリングデータをクラスタリングすると、事態は壮観に間違っています。
ウィンドウのサイズがTimeseriesの長さとどのように比較されるかに応じて、出現する3つの驚くべき障害を強調します。
計算例に加えて、これらの各障害モードの理論的説明を提示します。

要約(オリジナル)

Things can go spectacularly wrong when clustering timeseries data that has been preprocessed with a sliding window. We highlight three surprising failures that emerge depending on how the window size compares with the timeseries length. In addition to computational examples, we present theoretical explanations for each of these failure modes.

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