Mustererkennung in grossen Datenmengen
Project Description
Ziel des (Vor)projektes war es komplexe Datenanalyse Methoden zu evaluieren. Dies wurde anhand Zeitreihenanalyse von Sensordaten zur Vorhersage von Maschinenausfällen durchgeführt. Hierzu wurde ein Prozess entwickelt der Anomalie Erkennung und Clustering (k-medioids clustering mit distance time warping) kombiniert. Ein Prototyp des Verfahrens wurde in Python implementiert.
