Clustering Spatially Correlated Functional Data
Clustering Spatially Correlated Functional Data
复制标题
空间相关函数数据的聚类
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Mateu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Romano;R. Giraldo;J. Mateu
在本文中，我们讨论并比较了两种聚类策略：针对空间相关功能数据的层次聚类和动态聚类方法。这两种方法都旨在获得在空间相关结构方面内部同质的聚类。在这个范围内，他们通过以不同的方式考虑空间关联的度量，将空间信息合并到聚类过程中，该度量能够强调曲线之间的平均空间依赖性：迹变差函数。
In this paper we discuss and compare two clustering strategies: a hierarchical clustering and a dynamic clustering method for spatially correlated functional data. Both the approaches aim to obtain clusters which are internally homogeneous in terms of their spatial correlation structure. With this scope they incorporate the spatial information into the clustering process by considering, in a different manner, a measure of spatial association ables to emphasize the average spatial dependence among curves: the trace-variogram function.