funFEM: an R package for functional data clustering

Charles Bouveyron 1 Julien Jacques 2, 3
2 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
Abstract : A new model-based clustering algorithm for times series (or more generally functional data), called FunFEM, has been proposed in Bouveyron et al. (2015). It is based on a functional mixture model which allows the clustering of the data in a discriminative functional subspace. This model presents the advantage to be parsimonious and to allow the visualization of the clustered systems. This paper presents the funFEM package for R which implements this new clustering algorithm.
Type de document :
Communication dans un congrès
Quatrième Rencontres R, 2015, Grenoble, France. 2015
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01383951
Contributeur : Julien Jacques <>
Soumis le : jeudi 20 octobre 2016 - 17:15:47
Dernière modification le : dimanche 23 octobre 2016 - 01:05:23

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  • HAL Id : hal-01383951, version 1

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Charles Bouveyron, Julien Jacques. funFEM: an R package for functional data clustering. Quatrième Rencontres R, 2015, Grenoble, France. 2015. <hal-01383951>

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