局部线性下的函数型主成分聚类算法OA北大核心CHSSCDCSTPCD
Functional Principal Component Clustering Algorithm Under Local Linearity
函数型聚类分析在统计学领域被广泛关注,其分析过程通常在降维目标实现后进行.为了有效解决函数型主成分聚类问题,文章结合局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)在非线性空间下的适用性,提出了一种局部线性下的函数型主成分分析模型(LLE Function Principle Component Analysis,LFPCA).首先,采用函数型主成分分析法作为降维目标方法,改进了FPCA的算法模型,通过将LLE算法的权…查看全部>>
Function-based clustering analysis has garnered widespread attention in the field of statistics,with its analysis typically conducted after achieving the goal of dimensionality reduction.In order to effectively address the problem of functional principal component clustering,this paper combines the applicability of the Locally Linear Embedding(LLE)algorithm in nonlin-ear spaces to propose an LLE Function Principal Component Analysis(LFPCA)model under local l…查看全部>>
陈海龙;胡晓雪
新疆财经大学 统计与数据科学学院,乌鲁木齐 830012新疆财经大学 统计与数据科学学院,乌鲁木齐 830012
数学
函数型主成分聚类局部线性嵌入算法EM算法GMM模型
functional principal component clusteringlocally linear embedding algorithmEM algorithmGMM model
《统计与决策》 2024 (5)
39-44,6
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2021D01A55)
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