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Quantile-based fuzzy C-means clustering of multivariate time series: Robust techniques

Ángel López-Oriona · Pierpaolo D'Urso · José Antonio Vilar · Borja Lafuente-Rego首次提交 2021-09-22 · 修订 2021-09-22 · v1arXiv预印本

多变量时间序列的分位数模糊 C 均值聚类：稳健方法AI 解读

Three robust methods for clustering multivariate time series from the point of view of generating processes are proposed. The procedures are robust versions of a fuzzy C-means model based on: (i) estimates of the quantile cross-spectral density and (ii) the classical principal component analysis. Robustness to the presence of outliers is achieved by using the so-called metric, noise and trimmed approaches. The metric approach incorporates in the objective function a distance…

宏观 · 时间序列分位数与分布因子模型

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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