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Functional Data Analysis
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新几何框架增强机器学习指标
研究人员开发了一个新的广义无限维Alpha-Procrustes几何框架，扩展了现有的Bures-Wasserstein和Log-Euclidean等指标。该形式主义基于单位化Hilbert-Schmidt算子和扩展的Mahalanobis范数，可以对这些距离进行稳健的无限维推广。该方法包括一个可学习的正则化参数，以提高高维比较中的几何稳定性，并在基准数据集的初步实验中显示出改进的性能。
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用于形状分析的新型函数数据分析框架
研究人员开发了一个使用函数数据分析（FDA）分析形状的新框架。该方法使用基展开技术来估计诸如缩放、平移和旋转等变形变量，从而实现曲线对齐。然后，使用主成分分析创建随机轮廓的生成模型。在模拟数据和MPEG-7数据库上的实验表明，该框架在识别变形参数和捕捉传统FDA方法不足的轮廓分布方面取得了成功。