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巴罗佐，M。;Alaíz，C.M。;托雷西拉。;费尔南德斯，A。

功能扩散图。 （英语） 兹比尔1529.62011

统计计算。 34，第1号，第22号论文，16页（2024年）.
摘要：现在，许多现实世界的数据集都可以被视为功能性的，因为生成它们的过程是连续的。这类数据的一个基本属性是，理论上它们属于无限维空间。虽然在实践中我们通常会收到有限的观测结果，但它们仍然是高维的，因此降维方法至关重要。因此，功能数据分析的最新方法是功能PCA。然而，这项经典技术假设数据位于线性流形中，因此当这个假设不满足时，它可能会出现问题。在这项研究中，关注了一种非线性流形学习方法：扩散映射。本文解释了如何将此多元方法扩展到函数数据，并通过不同的模拟和实际示例将其行为与函数PCA进行了比较。

MSC公司：

2008年6月62日 统计问题的计算方法
62兰特 功能数据分析

关键词：

无监督功能数据分析;降维方法;功能扩散图;流形学习

软件：

西基特-福达;fda（右）;DARPA时间
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Barroso}等人，《统计计算》。34，第1号，第22号论文，16页（2024年；Zbl 1529.62011）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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