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传统聚类方法主要是针对多元数据开发的，往往难以捕捉函数型数据的连续性与动态性，再对投影得到的系数进行谱聚类；对于稀疏函数型数据，该论文提出一种两阶段函数型数据谱聚类（TSFDSC）方法，则改用函数主成分得分开展聚类。 对照阅读通过利用谱嵌入生成的低维表征，进一步验证了该方法的有效性。在多种实验设定下，先将其投影至一组预设的基函数上，该方法可借助图拉普拉斯算子，该方法实现了计算效率的提升。论文推导并证明了所提方法的渐近性质。仿真实验结果表明，进而忽略了关键特征。针对这一问题，TSFDSC的性能均优于一些常用的函数型聚类方法。最后，有效实现对稠密型和稀疏型函数数据的聚类。对于稠密函数型数据，通过两个实际应用案例，