×
马尔齐亚·克雷莫纳。;弗朗西斯卡·奇亚罗蒙特

概率\（K\）-表示功能数据中聚类和模体发现的局部对齐。 （英语） 兹标07792045

J.计算。图表。统计。 第3期第32期，1119-1130页（2023年）.
摘要：我们开发了一种新的方法来局部聚类曲线并发现功能基序，即可能沿曲线和跨曲线重复多次的典型形状，这些形状捕获了重要的局部特征。为了识别这些共享曲线部分，我们的方法利用了功能数据分析（联合聚类和曲线对齐）、生物信息学（通过扩展高相似度种子进行局部对齐）和模糊聚类（如果曲线包含多个典型形状，则属于多个簇）的思想。它可以采用各种不同的测量方法，并在发现过程中引入导数，从而利用形状的复杂方面。我们通过广泛的仿真研究证明了我们的方法的性能，并展示了它如何将其他聚类方法推广到功能数据。最后，我们提供了意大利Covid-19死亡曲线和与诱变相关的Omics数据的实际数据应用。本文的补充材料可在网上获得。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

群集;功能数据分析;局部对齐;模式发现

软件：

剪影;fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.A.Cremona}和\textit{F.Chiaromonte}，J.Compute。图表。Stat.32，No.3，1119--1130（2023；Zbl 07792045）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] Altschul，S.F。；Gish，W。；Miller，W。；Myers，E.W。；Lipman，D.J.，“基本局部比对搜索工具”，《分子生物学杂志》，215403-410（1990）·doi:10.1016/S0022-2836（05）80360-2
[2] Bailey，T.L。；威廉姆斯，N。；Misleh，C。；Li，W.W.，“MEME:发现和分析DNA和蛋白质序列模式”，《核酸研究》，34，W369-W373（2006）·doi:10.1093/nar/gkl198
[3] Bezdek，J.C.，《模糊目标函数算法的模式识别》（1981），纽约：斯普林格出版社，纽约·Zbl 0503.68069号
[4] Bezdek，J.C。；埃利希·R。；Full，W.，“FCM：模糊c-均值聚类算法”，计算机与地球科学，191-203年10月（1984）·doi:10.1016/0098-3004（84）90020-7
[5] Boschi，T。；Di Iorio，J。；Testa，L。；克雷莫纳医学硕士。；Chiaromonte，F.，“功能数据分析表征意大利第一次新冠肺炎流行波的形状，科学报告，11（2021）·doi:10.1038/s41598-021-95866-y
[6] 克雷莫纳，硕士。；桑加利，L.M。；Vantini，S。；Dellino，G.I。；佩利奇，P.G。；塞奇，P。；Riva，L.，“峰值形状聚类揭示生物洞察力”，BMC生物信息学，16（2015）·doi:10.1186/s12859-015-0787-6
[7] Dempster，A.P。；新墨西哥州莱尔德。；Rubin，D.B.，“通过EM算法从不完整数据中获取最大可能性”，《皇家统计学会杂志》，B辑，39，1-38（1977）·Zbl 0364.62022号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x
[8] Evans，L.C.，偏微分方程（1998），普罗维登斯，RI:美国数学学会，普罗维登斯，RI·Zbl 0902.35002号
[9] 费拉蒂，F。；Vieu，P.，《非参数函数数据分析：理论与实践》（2006），纽约：Springer出版社，纽约·Zbl 1119.62046号
[10] Floriello，D。；维泰利，V.，“功能数据的稀疏聚类”，《多元分析杂志》，154，1-18（2017）·Zbl 1353.62069号 ·doi:10.1016/j.jmva.2016.10.008
[11] R·弗雷曼。；Gimenez，Y。；Svarc，M.，“功能数据的特征选择”，《多元分析杂志》，146，191-208（2016）·Zbl 1335.62097号 ·doi:10.1016/j.jmva.2015.09.006
[12] 弗里德曼，J.H。；Meulman，J.J.，“属性子集上的聚类对象，皇家统计学会期刊，B辑，66，815-849（2004）·Zbl 1060.62064号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2004.02059.x
[13] 哈撒韦，R。；Bezdek，J。；Tucker，W.，“模糊等参聚类算法的改进收敛理论”，《模糊信息分析》，3123-132（1987）
[14] Horváth，L。；Kokoszka，P.，《函数数据推断与应用》，200（2012），纽约：Springer，纽约·Zbl 1279.62017号
[15] 雅克·J。；Preda，C.，“功能数据聚类：一项调查”，《数据分析和分类进展》，8231-255（2014）·Zbl 1414.62018年 ·doi:10.1007/s11634-013-0158-y
[16] Kurupumullage Don，P。；阿南达·G。；奇亚罗蒙特，F。；Makova，K.D.，“基于中性遗传分化状态的人类基因组分割”，《国家科学院学报》，第110期，第14699-14704页（2013年）·doi:10.1073/pnas.1221792110
[17] 林，J。；基奥，E。；Lonardi，S。；Patel，P.，“在时间序列中寻找模式”，第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议（2002年），加拿大艾伯塔省埃德蒙顿
[18] Linardi，M。；Zhu，Y。；Palpanas，T。；Keogh，E.，“矩阵概况X:VALMOD-数据系列中可变长度基元的可扩展发现”，ACM SIGMOD/PODS数据管理/数据库系统原理国际会议（2018），美国德克萨斯州休斯顿
[19] 刘，X。；Yang，M.C.，“函数数据的同时曲线配准和聚类”，计算统计学和数据分析，531361-1376（2009）·Zbl 1452.62993号 ·doi:10.1016/j.csda.2008.11.019
[20] Makova，K.D.，K.博士。；Hardison，R.C.，“染色质组织对基因组突变率变异的影响”，《自然评论遗传学》，16，213-223（2015）·doi:10.1038/nrg3890
[21] Mueen，A。；基奥，E。；朱，Q。；现金，S。；Westover，B.，《时间序列基元的精确发现》，SIAM国际数据挖掘会议（2009年），美国内华达州斯帕克斯·doi:10.1137/1.9781611972795.41
[22] Mugnai，G。；Bilatom，C.，“意大利的新型冠状病毒：从威尼托地区吸取的教训”，《欧洲内科杂志》，77，161-162（2020）·doi:10.1016/j.ejim.2020.05.039
[23] Park，J。；Ahn，J.，“用相位变化聚类多变量功能数据”，《生物统计学》，73，324-333（2017）·Zbl 1366.62238号 ·doi:10.1111/biom.12546
[24] J.O.拉姆齐。；Silverman，B.W.，功能数据分析（2005），纽约：Springer，纽约·Zbl 1079.62006号
[25] Rousseeuw，P.J.，“轮廓：聚类分析解释和验证的图形辅助”，《计算与应用数学杂志》，20，53-65（1987）·Zbl 0636.62059号 ·doi:10.1016/0377-0427（87）90125-7
[26] 桑加利，L.M。；塞奇，P。；Vantini，S。；维泰利，V.，“曲线聚类的K-mean对齐”，计算统计与数据分析，541219-1233（2010）·Zbl 1464.62153号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.12.008
[27] Tarpey，T。；Kinateder，K.K.，“聚类功能数据”，分类杂志，2093-114（2003）·Zbl 1112.62327号 ·doi:10.1007/s00357-003-0007-3
[28] Vitelli，V.，《联合稀疏聚类和功能数据对齐的新框架》，arXiv，1912.00687（2019）
[29] Witten，D.M。；Tibshirani，R.，“聚类中特征选择的框架”，《美国统计协会杂志》，105，713-726（2010）·Zbl 1392.62194号 ·doi:10.1198/jasa.2010.tm09415
[30] 是的，C.-C.M。；Zhu，Y。；Ulanova，L。；北贝根。；丁，Y。；Dau，H.A。；Zimmerman，Z。；席尔瓦，D.F。；Mueen，A。；Keogh，E.，“时间序列连接、主题、不一致和形状：利用矩阵轮廓的统一视图”，《数据挖掘和知识发现》，32，83-123（2018）·Zbl 1416.62534号 ·doi:10.1007/s10618-017-0519-9
[31] Yeh，C.M.先生。；Zhu，Y。；Ulanova，L。；北贝根。；丁，Y。；Dau，H.A。；席尔瓦，D.F。；Mueen，A。；Keogh，E.，Matrix Profile I:《时间序列的所有配对相似性连接：包含基序、不一致和Shapelet的统一视图》，IEEE第十六届国际数据挖掘会议（2016年），西班牙巴塞罗那
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。