基于Wasserstein-Procrustes度量的按协方差对函数型数据进行软聚类
统计方法学
2022-12-29 v1
摘要
我们考虑依据协方差结构对函数型数据进行聚类的问题。我们提出了一种基于Wasserstein-Procrustes距离的软聚类方法，其中簇间变异性由一项与划分矩阵熵成正比的项所惩罚。如此，每个协方差算子可被部分地归类到多于一个的组中。这种软分类允许簇之间重叠，并在所有或某些簇之间界限不明的情况下自然出现。我们还讨论了如何估计组数并检验任何簇结构的存在性。该算法通过模拟与真实数据加以说明。R语言实现可在补充材料中获取。
引用
@article{arxiv.2212.13287,
title = {Covariance-based soft clustering of functional data based on the Wasserstein-Procrustes metric},
author = {V. Masarotto and G. Masarotto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13287},
year = {2022}
}
备注
32 pages, codes available