Clustering for Functional Data via Nonlinear Mixed Effects Models
Hidetoshi Matsui, Toshihiro Misumi, Takaaki Yokomizo, Sadanori Konishi · Ouyou toukeigaku · 2016
非線形混合効果モデルを用いた，経時測定データに対するクラスタリング手法について考察する．本論文では，基底関数展開に基づく非線形混合効果モデルを適用することで，経時観測データを平均効果関数および個体ごとの変動を表したランダム効果関数を用いて関数データとして表現する．次に，ランダム効果関数集合に対して，自己組織化マップやウォード法等の手法を適用してクラスタリングを行う．提案した手法を，微小粒子状物質データ，気象データおよび台風経路データへ適用し，有効性を検証する．