公里

KmL：纵向数据的k均值。提出了一种实现k-means的新软件包KmL。与现有程序相比，KmL的优势在于它专门用于纵向数据。这个包能够处理丢失的值。它还提供了一种简单的方法，可以多次运行该算法，改变启动条件和查找的群集数量。它的图形界面有助于用户在经典标准无效时选择适当数量的簇。给出了人工数据和真实数据的仿真结果。将$k$-均值在纵向数据上的表现与Proc-Traj结果进行比较。仿真结果表明，KmL（如Proc-Traj）对所有多项式例子都给出了可接受的结果，即使在高噪声水平下也是如此。KmL在非多项式轨迹上给出了更好的结果。同时指出KmL不是基于模型的，这可能是一个优点（非参数，更灵活），但也有缺点（没有测试拟合优度的范围）。