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马克·博莱

基于分段常数非参数密度估计的函数数据聚类。 （英语） Zbl 1248.68398号

模式识别 45，第12号，4389-4401（2012）.
小结：在本文中，我们提出了一种基于分段常数密度估计的分析和总结曲线集合的新方法。将曲线划分为簇，并将曲线点的尺寸离散为区间。这些单变量分区的叉积形成了单元格的数据网格，表示曲线和点维度的联合密度的非参数估计。使用贝叶斯模型选择方法选择最佳模型，并使用组合优化算法进行检索。该方法不需要设置参数，也不需要对曲线进行假设；除了功能数据之外，它还可以应用于分布式数据。在两个真实数据集上介绍了函数数据和分布数据探索性分析方法的实用价值。

引用于7文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

功能数据;分布数据;探索性分析;群集;贝叶斯主义;型号选择;密度估计

软件：

fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Boullé}，模式识别45，No.12，4389--4401（2012；Zbl 1248.68398）
全文： 内政部

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