M.Anthony Wong先生;汤姆·莱恩 第k个最近邻聚类过程。 （英文） Zbl 0535.62055号 J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B类 45, 362-368 (1983). 摘要：由于聚类研究在概率和统计方面缺乏发展，聚类过程通常被视为从给定的样本数据集生成人工聚类的启发式方法。在本文中，开发了一种聚类程序，该程序有助于从随机样本中对潜在群体进行统计推断。它基于一致一致的第k个最近邻密度估计，适用于逐个变量数据矩阵和逐个差异矩阵。所提出的聚类方法对于多维高密度聚类是渐近一致的，并通过一个经验示例说明了其小样本行为。 引用于17文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：集合一致性;一致一致第k近邻密度估计;个案变量数据矩阵;个案差异矩阵;聚类过程;高密度集群;小样本行为 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.A.Wong}和\textit{T.Lane}，J.R.Stat.Soc.，Ser。B 45，362--368（1983年；Zbl 0535.62055）