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OCLUST
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发布了带异常值的三维数据聚类新方法
Katharine Mary Rosamund Clark 发表了关于一种新的三维数据聚类方法的研究，该方法适用于图像和时间序列等复杂数据结构。该方法扩展了 OCLUST 算法以处理三维正态数据，并结合了迭代技术来识别和移除异常值。该论文可在 arXiv 上获取，还列出了用于代码和引用分析的几个相关工具和平台。
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funOCLUST算法被引入，用于具有离群点检测的鲁棒函数数据聚类
研究人员引入了funOCLUST，这是一种新颖的算法，旨在对函数数据进行聚类，同时有效处理离群点。该方法扩展了现有的OCLUST框架，以适应函数数据的无限维度特性，为曲线聚类和离群点修剪提供了一种鲁棒的方法。在模拟和真实数据集上的评估表明，funOCLUST在识别聚类和离群点方面表现强劲。