Model-based clustering for multivariate functional data

Julien Jacques 1, 2 Cristian Preda 1, 2
2 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, Université de Lille, Sciences et Technologies, Inria Lille - Nord Europe, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille
Abstract : This paper proposes the first model-based clustering algorithm for multivariate functional data. After introducing multivariate functional principal components analysis (MFPCA), a parametric mixture model, {based on the assumption of normality of the principal components}, is defined and estimated by an EM-like algorithm. The main advantage of the proposed model is its ability to take into account the dependence among curves. Results on simulated and real datasets show the efficiency of the proposed method.
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Computational Statistics and Data Analysis, Elsevier, 2014, 71, pp.92-106
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Contributeur : Julien Jacques <>
Soumis le : samedi 13 octobre 2012 - 10:56:02
Dernière modification le : mercredi 14 novembre 2018 - 14:40:11
Document(s) archivé(s) le : samedi 17 décembre 2016 - 00:40:14

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Julien Jacques, Cristian Preda. Model-based clustering for multivariate functional data. Computational Statistics and Data Analysis, Elsevier, 2014, 71, pp.92-106. 〈hal-00713334v2〉

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