La agrupación y el reconocimiento de actividades es una importante tendencia de investigación sobre el hogar inteligente. Los clústeres de resultados obtenidos a partir del proceso de formación se aplican para reconocer, controlar y predecir actividades dentro de un hogar inteligente con sensores. Las actividades difieren unas de otras en características típicas como los conjuntos de sensores activados o las temporales. En este trabajo, presentamos una infraestructura de hogar inteligente y proponemos un enfoque no supervisado de agrupación de actividades en el hogar basado en características temporales. Los resultados experimentales muestran que el nuevo enfoque crea resultados de clustering más flexibles y precisos en comparación con el sistema de hogar inteligente llamado AALO reportado en el trabajo de investigación de Enamul Hoque et al. Además, en este trabajo se demuestra que los resultados de clustering afectan significativamente al resultado del proceso de predicción de próxima actividad a través de resultados de comparación experimental.
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