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A Clusterwise Center and Range Regression Model for Interval-Valued Data

机译:用于间隔数据的集群中心和范围回归模型

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摘要

This paper aims to adapt clusterwise regression to interval-valued data. The proposed approach combines the dynamic clustering algorithm with the center and range regression method for interval-valued data in order to identify both the partition of the data and the relevant regression models, one for each cluster. Experiments with a car interval-valued data set show the usefulness of combining both approaches.
机译:本文旨在使集群回归适应间隔值数据。所提出的方法将动态聚类算法与间隔值数据的中心和范围回归方法相结合,以便识别数据的分区和相关的回归模型,每个群集一个。汽车间隔值数据集的实验表明了两种方法组合的有用性。

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