Clustering multivariate functional data using unsupervised binary trees

•An effective model-based clustering algorithm for multivariate functional data.•The algorithm is recursive and based on a set of binary trees.•The number of clusters is determined in a data-driven way.•New data are easily classified. A model-based clustering algorithm is proposed for a general clas...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Computational statistics & data analysis Ročník 168; s. 107376
Hlavní autoři:	Golovkine, Steven, Klutchnikoff, Nicolas, Patilea, Valentin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.04.2022 Elsevier
Témata:	algorithms data analysis data collection Gaussian mixtures Machine Learning Model-based clustering Multivariate functional principal components Statistics Gaussian mixtures Model-based clustering Multivariate functional principal components Multivariate Functional Principal Components
ISSN:	0167-9473, 1872-7352
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!