无限维空间中用于模态搜索和聚类的函数均值漂移算法
统计方法学
2014-08-07 v1 应用统计
机器学习
摘要
我们引入了函数均值漂移算法，这是一种用于从函数数据估计代理密度局部模态的迭代算法。我们表明该算法可用于函数数据的聚类分析。我们提出了一种基于自助法的检验，用于评估代理密度估计局部模态的显著性。我们展示了该方法的两个应用。在第一个应用中，我们演示了如何使用函数均值漂移算法进行尖峰排序，即对神经活动曲线进行聚类。在第二个应用中，我们使用函数均值漂移算法来区分原始签名和伪造签名。
引用
@article{arxiv.1408.1187,
title = {The functional mean-shift algorithm for mode hunting and clustering in infinite dimensions},
author = {Mattia Ciollaro and Christopher Genovese and Jing Lei and Larry Wasserman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.1187},
year = {2014}
}