論文の概要: funLOCI: a local clustering algorithm for functional data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12991v1
• Date: Mon, 22 May 2023 12:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 16:02:06.887656
• Title: funLOCI: a local clustering algorithm for functional data
• Title（参考訳）: funLOCI:関数データのための局所クラスタリングアルゴリズム
• Authors: Jacopo Di Iorio and Simone Vantini
• Abstract要約: funLOCIは、分割階層クラスタリングに基づく3段階のアルゴリズムである。 大量のローカルクラスタを扱うために、結果の最小化のために余分なステップが実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, more and more problems are dealing with data with one infinite continuous dimension: functional data. In this paper, we introduce the funLOCI algorithm which allows to identify functional local clusters or functional loci, i.e., subsets/groups of functions exhibiting similar behaviour across the same continuous subset of the domain. The definition of functional local clusters leverages ideas from multivariate and functional clustering and biclustering and it is based on an additive model which takes into account the shape of the curves. funLOCI is a three-step algorithm based on divisive hierarchical clustering. The use of dendrograms allows to visualize and to guide the searching procedure and the cutting thresholds selection. To deal with the large quantity of local clusters, an extra step is implemented to reduce the number of results to the minimum.
• Abstract（参考訳）: 今日では、1つの無限連続次元を持つデータを扱う問題が増えてきている。 本稿では,機能的局所クラスタや機能的ロシ,すなわち,ドメインの同じ連続部分集合全体にわたって同様の振る舞いを示す関数のサブセット/グループを識別できる funLOCI アルゴリズムを提案する。 関数型ローカルクラスタの定義は、多変量および関数型クラスタリングとバイクラスタ化のアイデアを活用しており、曲線の形状を考慮した付加モデルに基づいている。 funlociは分割的階層クラスタリングに基づく3段階のアルゴリズムである。 デンドログラムを使うことで、探索手順と切断しきい値の選択を視覚化し、ガイドすることができる。 大量のローカルクラスタに対処するために、結果数を最小にするために追加のステップが実行される。

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