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函数型聚类分析方法研究
被引量：
6
1
作者
孙利荣
卓炜杰
+1 位作者
王凯利
马佳辉
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020年第2期127-140,共14页
基于距离度量的函数型数据聚类是目前函数型聚类分析方法的主要研究方向之一,而该方法主要是基于数值距离或曲线形态的单一角度来衡量函数型数据的相似性.为了解决这种单一性,提出一种同时兼顾函数型数据的数值距离和曲线形态的相似性...
基于距离度量的函数型数据聚类是目前函数型聚类分析方法的主要研究方向之一,而该方法主要是基于数值距离或曲线形态的单一角度来衡量函数型数据的相似性.为了解决这种单一性,提出一种同时兼顾函数型数据的数值距离和曲线形态的相似性度量方法-基于极值点偏差补偿的相似性度量,并给出实证分析,结果显示该方法比较有效.进一步提出一种多元函数型聚类分析方法-函数型熵权法,丰富了函数型聚类分析方法.
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关键词
函数
型
聚类分析
B样条基
欧式距离
极
值
点
函数型熵值法
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职称材料
题名
函数型聚类分析方法研究
被引量：
6
1
作者
孙利荣
卓炜杰
王凯利
马佳辉
机构
浙江工商大学统计与数学学院
出处
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020年第2期127-140,共14页
基金
国家社科基金(18BTJ037)。
文摘
基于距离度量的函数型数据聚类是目前函数型聚类分析方法的主要研究方向之一,而该方法主要是基于数值距离或曲线形态的单一角度来衡量函数型数据的相似性.为了解决这种单一性,提出一种同时兼顾函数型数据的数值距离和曲线形态的相似性度量方法-基于极值点偏差补偿的相似性度量,并给出实证分析,结果显示该方法比较有效.进一步提出一种多元函数型聚类分析方法-函数型熵权法,丰富了函数型聚类分析方法.
关键词
函数
型
聚类分析
B样条基
欧式距离
极
值
点
函数型熵值法
Keywords
functional clustering
bias compensation
extreme point
similarity measure
functional entropy weight method
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
函数型聚类分析方法研究
孙利荣
卓炜杰
王凯利
马佳辉
《高校应用数学学报（A辑）》
北大核心
2020
6
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