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多纳泰拉·维卡里

非对称邻近数据的分类。 （英语） Zbl 1360.62359号

J.分类。 31,3号，386-420（2014）.
摘要：当对非对称邻近数据进行聚类时，通常只考虑平均数量，假设非对称性是由噪声引起的。但是，当不对称是结构性的时，如交换流、迁移数据或混淆数据通常可能发生的那样，这可能会强烈影响对组的搜索，因为交换的方向被忽略，并且在聚类过程中没有整合。本文提出的聚类模型依赖于将不对称差异矩阵分解为对称效应和不对称效应，这两种效应都分解为簇内效应和簇间效应。这里使用的分类结构通常基于分别适合于数据对称部分和不对称部分的对象的两个不同分区；在限制的情况下，分区将两者结合在一起，允许对象簇在数据的平均数量和方向上相似。提出了节省的模型，可以对结果进行有效和简单的图形表示。

引用于三文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
91C15号机组 社会和行为科学中的单维和多维尺度

关键词：

不对称差异;隔板;不对称矩阵;最小二乘法

软件：

XGvis公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Vicari}，J.Classif。31，第3号，386--420（2014；Zbl 1360.62359）
全文： 内政部

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