函数数据的聚类加权模型
统计方法学
2025-03-10 v1 机器学习
摘要
我们提出了一种方法funWeightClust，基于简约模型族对异质性函数线性回归数据进行聚类。这些模型将聚类加权模型扩展至函数数据，并允许多元函数响应与预测量。该方法论遵循函数高维数据聚类（funHDDC）方法的思路。我们构建了用于参数估计的期望最大化（EM）算法。通过模拟数据和基准数据，我们证明funWeightClust优于funHDDC及多种两步聚类方法。我们还将funWeightClust应用于加拿大埃德蒙顿的交通模式分析。
引用
@article{arxiv.2503.05159,
title = {Cluster weighted models for functional data},
author = {Cristina Anton and Iain Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.05159},
year = {2025}
}
备注
Submitted to Machine Learning, 12 December 2023