报告题目：基于图拉普拉斯算子的函数型数据的谱聚类

报告人：南京审计大学 林金官教授

报告时间：2026年6月5日 16:30-17:30

报告地点：嘟嘟成人网 106会议室

报告摘要：传统的函数型数据的聚类，由于忽视了一些关键特征，通常难以捕捉函数数据的连续性和动态性。为了解决这个问题，本报告提出了一种统一的两阶段函数数据谱聚类（TSFDSC）方法，该方法使用图拉普拉斯算子有效地对稠密和稀疏的函数数据进行聚类。对于稠密函数数据，它们被投影到一组基函数上，然后再对得到的系数进行谱聚类；而对于稀疏函数数据，则使用FPC得分代替以上基系数再进行聚类。另外还考虑了所提出方法的渐近性质。模拟研究表明，在各种设置下，TSFDSC优于一些常用的函数聚类方法。TSFDSC的有效性最后通过两个实际应用进一步说明。

报告人简介：林金官，男，博士，南京审计大学统计学二级教授、润泽特聘教授，博士生导师。现主要从事非线性统计、计量经济、金融统计与风险度量、统计诊断、面板数据分析和统计应用等方面的研究工作。江苏省政府统计与大数据研究院院长，全国工业统计学教学研究会副会长，2013-2017、2018-2022教育部统计学类教学指导委员会委员，《数理统计与管理》副主编、《审计与经济研究》《系统科学与数学》《统计与决策》《统计学报》等期刊编委。2000年以来，在数学、统计学、计量经济学等期刊上发表论文100余篇，主持国家级项目6项（其中国家社会科学重大项目1项）、省部级以上科研项目10项。荣获第七届全国统计科研优秀成果奖一等奖、第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖、第十二届江苏省统计科研优秀成果奖二等奖等。