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funFEM: an R package for functional data clustering

Authors :
Bouveyron, Charles
Jacques, Julien
Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 )
Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
MOdel for Data Analysis and Learning ( MODAL )
Inria Lille - Nord Europe
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 ( LPP )
Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694 ( CERIM )
Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] ( CHRU Lille ) -Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] ( CHRU Lille ) -Polytech Lille-Université de Lille 1, IUT’A
Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances ( ERIC )
Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL )
Université de Lyon-Université de Lyon
Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145)
Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL)
Laboratoire Paul Painlevé (LPP)
Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS)
Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)
Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances (ERIC)
Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP)
Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)
Jacques, Julien
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP)
Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS)
Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)-Université de Lille, Sciences et Technologies
Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694 (CERIM)
Source :
Quatrième Rencontres R, Quatrième Rencontres R, 2015, Grenoble, France. 2015, Quatrième Rencontres R, 2015, Grenoble, France
Publication Year :
2015
Publisher :
HAL CCSD, 2015.

Abstract

International audience; A new model-based clustering algorithm for times series (or more generally functional data), called FunFEM, has been proposed in Bouveyron et al. (2015). It is based on a functional mixture model which allows the clustering of the data in a discriminative functional subspace. This model presents the advantage to be parsimonious and to allow the visualization of the clustered systems. This paper presents the funFEM package for R which implements this new clustering algorithm.

Details

Language :
English
Database :
OpenAIRE
Journal :
Quatrième Rencontres R, Quatrième Rencontres R, 2015, Grenoble, France. 2015, Quatrième Rencontres R, 2015, Grenoble, France
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..a84c4f82e5367b9ae72b516ceaf7e753