针对在区间上具有局部稀疏性的函数型数据,提出了局部稀疏函数型K-means聚类,能同时进行聚类分析和识别稀疏区间,可以提高聚类效果和聚类结果的可解释性。蒙特卡洛模拟表明,对于具有明显局部稀疏结构的函数型数据,该方法表现明显优于其他方法。将该方法应用于中国31个省份的GDP数据中,基于各省份的GDP增长曲线对不同省份的经济增长模式进行聚类分析,发现中国各省份经济增长模式在2002—2012年无明显差异,而1990年前后经济增长模式存在显著的差异。
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