Functional data clustering: a survey
Document type :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
Title :
Functional data clustering: a survey
Author(s) :
Jacques, Julien [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Preda, Cristian [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Preda, Cristian [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Journal title :
Advances in Data Analysis and Classification
Pages :
24
Publisher :
Springer Verlag
Publication date :
2014-01-08
ISSN :
1862-5347
HAL domain(s) :
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Statistiques [stat]/Théorie [stat.TH]
Statistiques [stat]/Théorie [stat.TH]
French abstract :
Nous présentons dans cet article une revue des méthodes de classification automatique pour données fonctionelles. Ces techniques peuvent être classées en trois catégories: les méthodes procédant à une étape de réduction ...
Show more >Nous présentons dans cet article une revue des méthodes de classification automatique pour données fonctionelles. Ces techniques peuvent être classées en trois catégories: les méthodes procédant à une étape de réduction de dimension avant la classification, les méthodes non paramétriques qui utilisent des techniques de classification automatique classiques couplées à des distances ou dissimilarités spécifiques aux données fonctionnelles, et enfin, les techniques à base de modèles génératifs. Ces dernières supposent un modèle probabiliste soit sur les scores d'une analyse en composantes principales fonctionnelle, soit sur les coefficients des approximations des courbes dans une base de fonctions de dimension finie. Une illustration numérique ainsi qu'une revue des logiciels disponibles sont également présentées.Show less >
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English abstract : [en]
The main contributions to functional data clustering are reviewed. Most approaches used for clustering functional data are based on the following three methodologies: dimension reduction before clustering, nonparametric ...
Show more >The main contributions to functional data clustering are reviewed. Most approaches used for clustering functional data are based on the following three methodologies: dimension reduction before clustering, nonparametric methods using specific distances or dissimilarities between curves and model-based clustering methods. These latter assume a probabilistic distribution on either the principal components or coefficients of functional data expansion into a finite dimensional basis of functions. Numerical illustrations as well as a software review are presented.Show less >
Show more >The main contributions to functional data clustering are reviewed. Most approaches used for clustering functional data are based on the following three methodologies: dimension reduction before clustering, nonparametric methods using specific distances or dissimilarities between curves and model-based clustering methods. These latter assume a probabilistic distribution on either the principal components or coefficients of functional data expansion into a finite dimensional basis of functions. Numerical illustrations as well as a software review are presented.Show less >
Language :
Anglais
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Files
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