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基于方向性多重假设检验和信息熵的函数型数据聚类新方法
被引量：
12
1
作者
杜秀丽
姜晓虎
+1 位作者
孙晨瞳
于正
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1-9,共9页
近年来,针对函数型数据的聚类分析得到了一定程度的发展.但当数据属于无限维空间时,会给聚类带来一定的难度.传统聚类方法的局限性在函数型数据的聚类过程中日益凸显.因此,本文提出了一种针对函数型数据的新聚类方法,能够更好地适应数...
近年来,针对函数型数据的聚类分析得到了一定程度的发展.但当数据属于无限维空间时,会给聚类带来一定的难度.传统聚类方法的局限性在函数型数据的聚类过程中日益凸显.因此,本文提出了一种针对函数型数据的新聚类方法,能够更好地适应数据的特点,实现较好的聚类效果.首先基于错误发现率的方向性多重假设检验和信息熵的理论,提出了新的平行度统计量,用以描述函数型曲线的形态差异.在此基础上提出了新接近度的计算公式,最终改进了凝聚式层次聚类算法.新的聚类方法被应用到4个不同类型的函数型数据集中,并与现有的其它方法的聚类结果进行分析和比较,证明了改进后的凝聚式层次聚类方法的有效性.
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关键词
函数型数据聚类分析
错误发现率
方向性多重假设检验
信息熵
平行度
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职称材料
题名
基于方向性多重假设检验和信息熵的函数型数据聚类新方法
被引量：
12
1
作者
杜秀丽
姜晓虎
孙晨瞳
于正
机构
南京师范大学数学科学学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1-9,共9页
基金
国家社会科学基金项目(21BTJ044).
文摘
近年来,针对函数型数据的聚类分析得到了一定程度的发展.但当数据属于无限维空间时,会给聚类带来一定的难度.传统聚类方法的局限性在函数型数据的聚类过程中日益凸显.因此,本文提出了一种针对函数型数据的新聚类方法,能够更好地适应数据的特点,实现较好的聚类效果.首先基于错误发现率的方向性多重假设检验和信息熵的理论,提出了新的平行度统计量,用以描述函数型曲线的形态差异.在此基础上提出了新接近度的计算公式,最终改进了凝聚式层次聚类算法.新的聚类方法被应用到4个不同类型的函数型数据集中,并与现有的其它方法的聚类结果进行分析和比较,证明了改进后的凝聚式层次聚类方法的有效性.
关键词
函数型数据聚类分析
错误发现率
方向性多重假设检验
信息熵
平行度
Keywords
functional data clustering analysis
false discovery rate
directional multiple hypothesis testing
the information entropy
parallelism
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于方向性多重假设检验和信息熵的函数型数据聚类新方法
杜秀丽
姜晓虎
孙晨瞳
于正
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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