连续变量秩不变层次聚类的相异度函数
统计方法学
2021-02-04 v3
摘要
本文提出了一种关于连续随机向量间相异度（基于 copula）概念的理论框架，并研究了其主要性质。所提出的相异度将最小值赋予共单调（comonotonic）的一对随机向量。我们研究了该相异度的多种性质，特别关注那些适用于层次凝聚方法的性质，如可约性（reducibility）。我们为此类度量在聚类算法中的使用提供了一些见解，并给出了模拟研究。真实案例研究说明了整个方法的主要特征。
引用
@article{arxiv.2007.04799,
title = {Dissimilarity functions for rank-invariant hierarchical clustering of continuous variables},
author = {Sebastian Fuchs and F. Marta L. Di Lascio and Fabrizio Durante},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04799},
year = {2021}
}
备注
38 pages, 10 figures, 7 tables