Explorative Analyse von Zeitreihendaten mittels Clustering

Type of thesis: Bachelorarbeit / location: Dresden / Status of thesis: Finished theses

Clusterverfahren gehören zu den etablierten Methoden bei der Zeitreihenanalyse. Die Qualität des Ergebnisses hängt allerdings von der Art der Zeitreihen und der konkreten Fragestellung ab. Am Beispiel von Sensordaten eines HPC-Kühlsystems soll untersucht werden, welche Clustering-Ansätze für diese Zeitreihen geeignet sind und welche Folgerungen bezüglich unbekannter Strukturen bzw. Anomalien aus den Ergebnissen der Clusteranalysen gezogen werden können.

Counterpart

Dr.
Christoph Lehmann

Service and Transfer Center

TU Dresden

Statistics, Machine Learning, Deep Learning

TU
Universität
Max
Leibnitz-Institut
Helmholtz
Hemholtz