Probabilistic clustering of interval data

• Tipo: Artigo em Revista Científica Internacional
• Data: 2015

Autores

P. Brito (Autor) FEP; A.P. Duarte Silva (Autor) FEP; José G. Dias (Autor) Outra

Revista

Título: Intelligent Data Analysis

Vol. 19

Páginas: 293-313

ISSN: 1088-467X

Editora: IOS PRESS

Indexação

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Classificação Científica

FOS: Ciências exactas e naturais > Matemática

CORDIS: Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Outras Informações

ID Authenticus: P-00A-CFZ

DOI: 10.3233/ida-150718

Abstract (EN): In this paper we address the problem of clustering interval data, adopting a model-based approach. To this purpose, parametric models for interval-valued variables are used which consider configurations for the variance-covariance matrix that take the nature of the interval data directly into account. Results, both on synthetic and empirical data, clearly show the well-founding of the proposed approach. The method succeeds in finding parsimonious heterocedastic models which is a critical feature in many applications. Furthermore, the analysis of the different data sets made clear the need to explicitly consider the intrinsic variability present in interval data.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 21