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Wasserstein k-means
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新的 RWSD 方法改进了分布数据的聚类数选择
研究人员提出了一种新的分布数据最优聚类数选择标准——相对 Wasserstein 空间深度 (RWSD)。该方法将分布在其分配的聚类中的深度与其在其他聚类中的深度进行比较。RWSD 旨在即使在具有复杂数据分布的情况下也能表现良好，包括分离不均、离散度异质、重尾和异常值的数据，在模拟中表现优于轮廓系数和 Davies-Bouldin 指数等传统指标。该方法已通过应用于 MNIST 图像和流式细胞术数据得到证明，但当聚类不是测地线凸的或缺…
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新聚类方法识别时间序列中的市场状态
研究人员开发了一种名为切片 Wasserstein k-means (sWk-means) 聚类的新方法，用于自动分类多维时间序列数据中的市场状态。该技术通过使用切片 Wasserstein 距离来近似多维距离，从而扩展了现有的 Wasserstein k-means 方法。该研究详细介绍了该算法在合成数据上的行为，并证明了其在识别真实外汇汇率数据中不同市场状态方面的有效性。