\(\kappa\)-Median clustering of spatial data sequences

  • Gegenstand dieser Arbeit sind Algorithmen für zwei fundamentale Analysemethoden von sequentiellen Daten räumlicher Natur. Diese Art von Daten entsteht zum Beispiel, wenn Beobachtungen von räumlicher Natur wiederholt gemessen werden, so wie ein GPS Sensor die Position eines sich bewegenden Objekts misst. Ein anderes Beispiel sind sequentielle Daten, die üblicherweise ihrer Form nach analysiert werden, wie Temperatur-, Druck- oder Spannungskurven. Die erste Analysemethode ist die Zusammenfassung einer gegebenen Menge von Folgen von Punkten aus einem metrischen Raum durch eine einzelne Punktfolge, die die gemeinsamen Charakteristiken aggregiert. Die zweite betrachtete Analysemethode ist das sogenannte Clustering. Hier ist eine Menge von Punktfolgen gegeben und es soll eine aussagekräftige Partitionierung berechnet werden. Genauer soll die gegebene Menge in Cluster aufgespalten werden, sodass sich die Elemente innerhalb eines Clusters eine gemeinsame Aggregatfolge teilen.

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Metadaten
Author:Dennis RohdeORCiDGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-92462
DOI:https://doi.org/10.13154/294-9246
Referee:Maike BuchinORCiDGND, Anne DriemelORCiDGND, Christian SohlerGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2022/08/24
Date of first Publication:2022/08/24
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Informatik
Date of final exam:2022/07/08
Creating Corporation:Fakultät für Informatik
GND-Keyword:Algorithmische Geometrie; Fréchet-Metrik; Cluster-Analyse; Hochschulschrift; NP-hartes Problem
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Theoretische Informatik / Algorithmik
Dewey Decimal Classification:Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / Informatik
faculties:Fakultät für Informatik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht