曲线对齐通过矩
摘要：函数数据分析中一个重要的问题是曲线的不对齐。即使是估计均值这样简单的分析也会失败。一种常见的使一组曲线同步的方法是将"里程碑"（例如峰值或低谷）等同起来。这种方法可以很好地工作，但如果无法识别标记事件，或者某些曲线上缺失了标记事件，它就会失败。另一种方法是连续单调登记法，它通过转换曲线，使其尽可能接近目标函数。这种方法也可以很好地工作，但极大地依赖于准确识别出目标函数。我们提出了一种基于等同给定曲线的"矩"的对齐方法。这些矩旨在捕捉重要特征的位置，这些特征可能代表局部行为，如最大值和最小值，或更全局特征，如曲线随时间平均的斜率。我们的方法通过等同曲线的矩同时收缩到一个共同的形状，从而可以捕捉到里程碑和连续单调登记方法的优势。该方法在几个数据集上进行了实证，并进行了模拟研究。
作者：Gareth M. James
论文ID：0712.1425
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2007-12-18