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函数数据聚类分析方法探析 总被引:3,自引:0,他引:3
函数数据是目前数据分析中新出现的一种数据类型,它同时具有时间序列和横截面数据的特征,通常可以描述为关于某一变量的函数图像,在实际应用中具有很强的实用性。首先简要分析函数数据的一些基本特征和目前提出的一些函数数据聚类方法,如均匀修正的函数数据K均值聚类方法、函数数据层次聚类方法等,并在此基础上,从函数特征分析的角度探讨了函数数据聚类方法,提出了一种基于导数分析的函数数据区间聚类分析方法,并利用中国中部六省的就业人口数据对该方法进行实证分析,取得了聚类结果。 相似文献
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随着大数据时代的来临,近年来函数型数据分析方法成为研究的热点问题,针对曲线的聚类分析方法引起了学界的关注.给出一种曲线聚类的方法:以L2距离作为亲疏程度的度量,在B样条基底函数展开表述下,将曲线本身信息、曲线变化信息引入聚类算法构建,并实现了曲线聚类与传统多元统计聚类方法的对接.作为应用,以城乡收入函数聚类实例验证了该曲线聚类方法,结果表明,在引入曲线变化信息的情况下,比仅考虑曲线本身信息能够取得更好的聚类效果. 相似文献
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在聚类问题中,若变量之间存在相关性,传统的应对方法主要是考虑采用马氏距离、主成分聚类等方法,但其可操作性或可解释性较差,因此提出一类基于模型的聚类方法,先对变量间的相关性结构建模(作为辅助信息)再做聚类分析。这种方法的优点主要在于:适用范围更宽泛,不仅能处理(线性)相关问题,而且还可以处理变量间存在的其他复杂结构生成的数据聚类问题;各个变量的重要性也可以通过模型的回归系数来体现;比马氏距离更稳健、更具操作性,比主成分聚类更容易得到解释,算法上也更为简洁有效。 相似文献
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传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。 相似文献
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文章针对多指标面板数据的样品分类问题,从多元统计学理论角度提出一个多指标面板数据的聚类分析方法。该方法综合考虑面板数据的水平指标、增量指标和增量变化率指标的时间序列特征及其非同步时间序列问题,在重新构造了离差平方和函数基础上,提出了一种聚类方法。通过实证分析,表明新方法能够解决多指标面板数据聚类的问题,分类效果较好。 相似文献
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文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题.在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析.另外,我们将Pearson相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题. 相似文献
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对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。 相似文献
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以往的面板数据聚类方法存在一些缺陷,有必要基于动态时间规整的思路进一步改进与完善面板数据聚类方法。利用国家级经济技术开发区数据开展的实证分析结果表明:新的方法既能够很好地反映面板数据的动态变化、又避免了已有的面板数据聚类方法中各种距离如何赋权的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。 相似文献
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在面板数据聚类分析方法的研究中,基于面板数据兼具截面维度和时间维度的特征,对欧氏距离函数进行了改进,在聚类过程中考虑指标权重与时间权重,提出了适用于面板数据聚类分析的"加权距离函数"以及相应的Ward.D聚类方法。首先定义了考虑指标绝对值、邻近时点增长率以及波动变异程度的欧氏距离函数;然后,将指标权重与时间权重通过线性模型集结成综合加权距离,最终实现面板数据的加权聚类过程。实证分析结果显示,考虑指标权重与时间权重的面板数据加权聚类分析方法具有更好的分辨能力,能提高样本聚类的准确性。 相似文献
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研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF—DBSCAN方法。通过实例分析,比较了BF—DBSCAN和DBSCAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF—DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区,产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并,形成理想的聚类结果;依据该算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。 相似文献
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多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难.针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的“绝对量”特征、“波动”特征、“偏度”特征、“峰度”特征及“趋势”特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失.利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题. 相似文献
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数据挖掘功能是数据挖掘研究与应用的一个重要方面。数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。当前,数据挖掘的功能所处理的主要是传统的数据,对于函数型数据的研究还不是很多。文章探讨了数据挖掘中可以挖掘的几种函数型数据模式,包括数据描述、分类、聚类和回归。 相似文献
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数据挖掘中处理的数据越来越庞大,传统的聚类方法已经不再适用。因此,本文提出了一种基于因子分析的聚类方法,从而达到数据降维和简化聚类过程的效果。 相似文献