函数型聚类分析:基于距离的一步法框架

函数型聚类分析:基于距离的一步法框架

论文摘要

基于距离的函数型聚类分析包含曲线拟合和聚类两个独立步骤,最优曲线拟合未必有利于类别信息的提取和保留。根据曲线拟合与聚类分析的计算过程,重新梳理了函数型聚类算法;基于距离度量,提出了同时考虑拟合和聚类效果的函数型聚类一步法;在交替方向乘子法(ADMM)框架下推导并给出了迭代求解算法。模拟试验结果显示,该函数型聚类算法有助于提高聚类精度;针对北京市空气质量监测站点二氧化氮(NO2)污染物小时浓度数据的实例验证分析表明,该函数型聚类算法对不同类别空气质量监测点具有更好的区分度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄恒君,高海燕,张梦瑶

关键词: 数型数据分析,聚类,交替方向乘子法

来源: 数理统计与管理 2019年06期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学

单位: 兰州财经大学统计学院

基金: 国家社科基金青年项目(14CTJ009),全国统计科学研究重点项目(2017LZ43,2017LZ41),甘肃省“飞天学者”特聘教授项目,兰州财经大学“青年学术英才支持计划”资助

分类号: O212

DOI: 10.13860/j.cnki.sltj.20190203-002

页码: 986-995

总页数: 10

文件大小: 803K

下载量: 379

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