提出了一种新的聚类算法，用于处理纵向数据。这类数据可以被视为由个体组成，每个个体在不同时间点上观察到一个时间依赖变量。不同个体的变量随时间演变的具体方式通常各不相同，但也可能存在共性，即许多个体共享的时间演变特征。该方法的目的是寻找那些其潜在时间依赖变量共享特征的个体聚类。该算法分为两个步骤：第一步将每个个体映射到欧几里得空间中的一个点，坐标由其时间演变特征决定。第二步则基于这些点进行聚类，以识别...