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Vicente José Bolós
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新多维标度方法用于三向非对称数据
研究人员开发了一种新的多维标度（MDS）方法，可以分析三向非对称邻近度数据，这类数据在现有的MDS技术中探索不足。这种新颖的方法扩展了h-plot方法学，提供了直观的可解释性、无局部极小的解析解以及计算效率。该方法还有助于识别三向非对称邻近度中的原型画像和聚类结构，并通过金融应用证明了其性能。
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新双原型分析方法用于函数数据
研究人员推出了一种名为双原型分析的新统计方法，专为单变量函数数据设计。该技术通过同时识别案例（如国家）和时间方面具有代表性的结构来扩展原型分析。该方法将案例和时间点表示为双原型的混合，通过关注极端、代表性模式而非平均质心，提供比双聚类更具可解释性的表示。该分析应用于2001年至2025年间欧洲国家的10年期政府债券收益率，识别出三种不同的时间模式，并突出德国、希腊和匈牙利作为关键国家原型。