کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
535076 | 870317 | 2008 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dynamic clustering of interval data using a Wasserstein-based distance
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Interval data allow statistical units to be described by means of intervals of values, whereas their representation by means of a single value appears to be too reductive or inconsistent. In the present paper, we present a Wasserstein-based distance for interval data, and we show its interesting properties in the context of clustering techniques. We show that the proposed distance generalizes a wide set of distances proposed for interval data by different approaches or in different contexts of analysis. An application on real data is performed to illustrate the impact of using different metrics and the proposed one using a dynamic clustering algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 29, Issue 11, 1 August 2008, Pages 1648–1658
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 29, Issue 11, 1 August 2008, Pages 1648–1658
نویسندگان
Antonio Irpino, Rosanna Verde,