朱利安·雅克;克里斯蒂安·普雷达 功能数据聚类：一项调查。 （英语） Zbl 1414.62018年 高级数据分析。分类。，ADAC公司 8，第3期，231-255（2014）。 总结：回顾了功能数据的聚类技术。提出了四组功能数据聚类算法。第一组包括直接处理曲线评估点的方法。第二组由滤波方法定义，该方法首先将曲线近似为函数的有限基，然后使用基展开系数进行聚类。第三组由同时执行曲线降维和聚类的方法组成，从而根据聚类实现数据的功能表示。最后一组是基于距离的方法，使用基于功能数据特定距离的聚类算法。本文介绍了软件综述以及这些算法在实际数据中的应用示例。 引用于71文件 MSC公司： 62-07 数据分析（统计）（MSC2010） 62M99型 随机过程的推论 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：功能数据;群集;基础扩展;功能主成分分析 软件：AS 136标准;Matlab公司;HD等级;fda（右）;功能HDDC;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Jacques}和\textit{C.Preda}，高级数据分析。分类。，ADAC 8，第3号，231--255（2014；Zbl 1414.62018） 全文： 内政部 哈尔 参考文献： [1] Abraham C，Cornillon PA，Matzner-Löber E，Molinari N（2003）使用B样条的无监督曲线聚类。扫描统计理论应用30（3）：581-595。doi:10.1111/1467-9469.00350·Zbl 1039.91067号 [2] Akaike H（1974）统计模型识别的新视角。IEEE Trans Autom Control 19:716-723（系统识别和时间序列分析）·Zbl 0314.62039号 [3] Antoniadis A，Beder JH（1989）巴拿赫值高斯向量的均值和协方差的联合估计。统计学20（1）:77-93·Zbl 0684.62065号 ·网址：10.1080/02331888908802145 [4] Banfield J，Raftery A（1993）基于模型的高斯和非高斯聚类。生物计量学49:803-821·兹比尔0794.62034 ·doi:10.2307/2532201 [5] 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