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亚历山德罗·卡萨;查尔斯·布维伦;埃琳娜·埃洛舍娃;乔万娜·梅纳迪

通过形状不变模型对时间相关数据进行共聚类。 （英语） Zbl 07473953号

J.分类。 38，第3号，626-649（2021）。
摘要：多变量时间相关数据在许多应用领域中越来越广泛，其中随着时间的推移，可以观察到一组个体的多种特征。为了对这些数据建模，我们需要考虑时间瞬间和变量之间的关系，同时还要考虑主题的异质性。我们提出了一种新的共同聚类方法，用于同时对个体和变量进行分组，旨在处理函数数据和纵向数据。我们的方法借鉴了曲线配准通过嵌入形状不变模型在中潜在块体模型，通过适当修改SEM-Gibbs算法进行估计。由此产生的过程允许对集群概念进行多个用户定义的规范，这些规范可以根据实际情况进行选择，并通过将数据矩阵划分为同质块来提供复杂时间相关数据的简约摘要。随着时间演化的明确建模，这些方面允许对集群进行简单的解释，低维设置也可能从中受益。

引用于2文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

联合群集;曲线配准;潜在块体模型;随机EM

软件：

对;国家实验室;funHDDC;fda（右）;S-加;MEMSS公司;MBC手册
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Casa}等人，J.Classif。38，编号3，626--649（2021；Zbl 07473953）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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