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安妮斯蒂斯·安东尼亚迪斯;泽维尔·布罗萨特;贾罗·库利亚里;吉恩·米切尔·波吉

使用小波对函数数据进行聚类。 （英语） Zbl 1271.62131号

国际小波多分辨率。信息处理。 11，第1号，论文编号1350003，30页（2013）.
摘要：我们提出了两种检测高维时间相关函数数据中模式和簇的策略。使用基于小波的相似性度量，因为小波非常适合识别具有高度区分性的局部时间和尺度特征。小波变换的多分辨率方面提供了信号的时间尺度分解，允许可视化功能数据并将其聚类为均匀组。对于每个输入函数，通过其经验正交小波变换，第一种策略使用跨尺度的能量分布来生成表示，该表示足以使信号得到很好的区分。我们的新相似性度量与小波域中的有效特征选择技术相结合，然后在或多或少的经典聚类算法中使用，以有效区分高维种群。第二种策略使用基于小波相干工具的整个时间尺度表示之间的相似性度量。然后从这些相似性开始，使用k-质心算法进行聚类。通过模拟以及法国电力需求的每日概况来说明实际性能。

引用于13文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
第42页第40页 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析

关键词：

功能数据;群集;电力需求;小波
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Antoniadis}等人，《国际小波多分辨率》。信息处理。11，第1号，论文编号1350003，30页（2013；Zbl 1271.62131）
全文： 内政部 arXiv公司

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