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亚历山德罗·卡萨;JoséE.Chacón。;乔瓦娜·梅纳迪

模态聚类渐近性在带宽选择中的应用。 （英语） Zbl 1477.62117号

电子。J.统计。 14，编号1，835-856（2020）.
概要：基于密度的聚类依赖于将组与数据背后概率分布的某些特定特征联系起来的思想。引用真实但未知的人口结构，可以在标准推理设置中构建聚类问题，其中理想人口聚类的概念定义为由真实密度函数诱导的分区。这种方法的非参数公式称为模式聚类，它在群和密度模式吸引域之间建立了对应关系。在操作上，需要进行非参数密度估计，正确选择平滑量，控制密度形状，因此可能控制模态结构，对于确定最终分区至关重要。在这项工作中，我们从渐近的角度解决了模态聚类的密度估计问题。讨论了一种自然且易于解释的度量基于密度的分区之间距离的度量方法，探索了其渐近近似，并用于研究非参数模式聚类的带宽选择问题。

引用于2文件

MSC公司：

6220国集团 非参数推理的渐近性质
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62G07年 密度估算

关键词：

非参数聚类;核估计量;均值漂移聚类;插件带宽;梯度带宽

软件：

科恩平滑;对;多模式;群集查找;千平方公里;指ShiftR;线索;最小二乘法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Casa}等人，《电子》。J.Stat.14，No.1，835--856（2020；Zbl 1477.62117）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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