统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2015年
4期
91-96
,共6页
函数型数据分析%自适应权重%迭代更新%聚类分析
函數型數據分析%自適應權重%迭代更新%聚類分析
함수형수거분석%자괄응권중%질대경신%취류분석
内容提要:函数型数据的稀疏性和无穷维特性使得传统聚类分析失效.针对此问题,本文在界定函数型数据概念与内涵的基础上提出了一种自适应迭代更新聚类分析.首先,基于数据参数信息实现无穷维函数空间向有限维多元空间的过渡;在此基础上,依据变量信息含量的差异构建自适应赋权聚类统计量,并依此为函数型数据的相似性测度进行初始类别划分;进一步,在给定阈值限制下,对所有函数的初始类别归属进行自适应迭代更新,将收敛的优化结果作为最终的类别划分.随机模拟和实证检验表明,与现有的同类函数型聚类分析相比,文中方法的分类正确率显著提高,体现了新方法的相对优良性和实际问题应用中的有效性.
內容提要:函數型數據的稀疏性和無窮維特性使得傳統聚類分析失效.針對此問題,本文在界定函數型數據概唸與內涵的基礎上提齣瞭一種自適應迭代更新聚類分析.首先,基于數據參數信息實現無窮維函數空間嚮有限維多元空間的過渡;在此基礎上,依據變量信息含量的差異構建自適應賦權聚類統計量,併依此為函數型數據的相似性測度進行初始類彆劃分;進一步,在給定閾值限製下,對所有函數的初始類彆歸屬進行自適應迭代更新,將收斂的優化結果作為最終的類彆劃分.隨機模擬和實證檢驗錶明,與現有的同類函數型聚類分析相比,文中方法的分類正確率顯著提高,體現瞭新方法的相對優良性和實際問題應用中的有效性.
내용제요:함수형수거적희소성화무궁유특성사득전통취류분석실효.침대차문제,본문재계정함수형수거개념여내함적기출상제출료일충자괄응질대경신취류분석.수선,기우수거삼수신식실현무궁유함수공간향유한유다원공간적과도;재차기출상,의거변량신식함량적차이구건자괄응부권취류통계량,병의차위함수형수거적상사성측도진행초시유별화분;진일보,재급정역치한제하,대소유함수적초시유별귀속진행자괄응질대경신,장수렴적우화결과작위최종적유별화분.수궤모의화실증검험표명,여현유적동류함수형취류분석상비,문중방법적분류정학솔현저제고,체현료신방법적상대우량성화실제문제응용중적유효성.
