伊尔苏克·康;霍西克·崔;Yoon、Young Joo;朴俊英;Kwon，Soon-Sun先生;Park，Cheolwoo公司 基于Fréchet距离的多维功能数据聚类分析。 （英语） Zbl 1517.62025号 统计计算。 33，第4号，第75号文件，第19页（2023）. 摘要：随着时间的推移，对患者的各种记录进行测量，多维功能数据分析已成为当代医学研究的一个研究课题。我们提出了两种使用Fréchet距离对多维函数数据进行聚类的方法。第一种方法将现有的K均值类型方法从一维扩展到多维纵向数据。第二种方法在对观察到的轨迹进行分组时加强了函数变量的稀疏性，并使我们能够评估每个变量的贡献。这两种方法都利用广义Fréchet距离来测量不规则间隔和异步测量的轨迹之间的距离。我们通过使用各种仿真实例的比较研究，证明了所提方法的有效性。然后，我们将稀疏聚类方法应用于在韩国收集的多维甲状腺癌数据。它产生可解释的簇并衡量函数变量的重要性。 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62兰特 功能数据分析 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：聚类分析;弗雷切特距离;多维纵向数据;稀疏 软件：预防卒中;公里;fda（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Kang}等人，《统计计算》。33，第4号，第75号论文，19页（2023；Zbl 1517.62025） 全文： DOI程序 参考文献： [1] 亚伯拉罕，C。；Cornillon，P-A；Matzner-Löber，E。；Molinari，N.，《使用b样条的无监督曲线聚类》，Scand。《统计杂志》，30，3，581-595（2003）·Zbl 1039.91067号 ·doi:10.1111/1467-9469.00350 [2] Aneiros，G。；Vieu，P.，无限维问题中的变量选择，Stat.Probab。莱特。，94, 12-20 (2014) ·Zbl 1320.62163号 ·doi:10.1016/j.spl.2014.06.025 [3] 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