Artigo em revista científica Q3
Probabilistic clustering of interval data
Maria Paula Brito (Brito, P.); Pedro Duarte Silva (Silva, A. P. D.); José G. Dias (Dias, J. G.);
Título Revista
Intelligent Data Analysis
Ano (publicação definitiva)
2015
Língua
Inglês
País
Países Baixos (Holanda)
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Abstract/Resumo
In this paper we address the problem of clustering interval data, adopting a model-based approach. To this purpose, parametric models for interval-valued variables are used which consider configurations for the variance-covariance matrix that take the nature of the interval data directly into account. Results, both on synthetic and empirical data, clearly show the well-founding of the proposed approach. The method succeeds in finding parsimonious heterocedastic models which is a critical feature in many applications. Furthermore, the analysis of the different data sets made clear the need to explicitly consider the intrinsic variability present in interval data.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Clustering methods,Finite mixture models,Interval-valued variable,Intrinsic variability,Symbolic data
Classificação Fields of Science and Technology
  • Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
PTDC/EGE-GES/103223/2008 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
PEst-OE/EGE/UI0731/2011 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
NORTE-07-0124-FEDER-000059 Autoriadade de Gestão do Programa Operacional Regional do Norte
UID/GES/00315/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Identificadores da Publicação
WOS:000353062400006
2-s2.0-84928572252
10.3233/IDA-150718
2-s2.0-84928572252
http://hdl.handle.net/10071/8899
000353062400006
ci-pub-14299
Outros Detalhes da Publicação
2015
IOS Press
Web of Science©; Scopus;
1088-467X (print)
1571-4128 (online)
--
--
19 2
293 - 313
Sim
Ambos (impresso e digital)
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