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摘要:
基于距离度量的函数型数据聚类是目前函数型聚类分析方法的主要研究方向之一,而该方法主要是基于数值距离或曲线形态的单一角度来衡量函数型数据的相似性.为了解决这种单一性,提出一种同时兼顾函数型数据的数值距离和曲线形态的相似性度量方法—基于极值点偏差补偿的相似性度量,并给出实证分析,结果显示该方法比较有效.进一步提出一种多元函数型聚类分析方法—函数型熵权法,丰富了函数型聚类分析方法.
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文献信息
篇名 函数型聚类分析方法研究
来源期刊 高校应用数学学报 学科 数学
关键词 函数型聚类分析 B样条基 欧式距离 极值点 函数型熵值法
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 127-140
页数 14页 分类号 O212.1
字数 9903字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙利荣 浙江工商大学统计与数学学院 23 66 5.0 7.0
2 卓炜杰 浙江工商大学统计与数学学院 1 0 0.0 0.0
3 王凯利 浙江工商大学统计与数学学院 1 0 0.0 0.0
4 马佳辉 浙江工商大学统计与数学学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
函数型聚类分析
B样条基
欧式距离
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函数型熵值法
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