【摘 要】
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随着大数据时代的来临，近年来函数型数据分析方法成为研究的热点问题，针对曲线的聚类分析方法引起了学界的关注。给出一种曲线聚类的方法：以L2距离作为亲疏程度的度量，在B样条基
【机 构】
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兰州商学院统计学院,兰州商学院甘肃省经济发展数量分析研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金项目《中国现行社会福利保障制度下城镇贫困人口的统计研究》(11BTJ002)
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随着大数据时代的来临，近年来函数型数据分析方法成为研究的热点问题，针对曲线的聚类分析方法引起了学界的关注。给出一种曲线聚类的方法：以L2距离作为亲疏程度的度量，在B样条基底函数展开表述下，将曲线本身信息、曲线变化信息引入聚类算法构建，并实现了曲线聚类与传统多元统计聚类方法的对接。作为应用，以城乡收入函数聚类实例验证了该曲线聚类方法，结果表明，在引入曲线变化信息的情况下，比仅考虑曲线本身信息能够取得更好的聚类效果。
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