典型文献
高维稳健主成分聚类方法及其应用研究
文献摘要：
随着信息技术的高速发展,每条数据所包含的信息越来越丰富,使得数据不可避免地含有异常值,且随着维数的增加,异常值出现的可能性更大.传统的主成分聚类分析对异常值特别敏感,基于MCD估计的主成分聚类方法虽然对异常值具有防御作用,但是在高维数据下MCD估计的偏差过大,其稳健性显著降低,而且当维数大干观测值个数时MCD估计失效.为此本文提出了基于MRCD估计的稳健主成分聚类方法,数值模拟和实证分析表明,基于MRCD估计的主成分聚类分析的效果优于传统的主成分聚类分析和基于MCD估计的主成分聚类分析,尤其是在维数大于样本观测值的情况下,MRCD估计更为有效.
文献关键词：
异常值;MCD估计;MRCD估计;主成分聚类分析
中图分类号：
作者姓名：
姜云卢;胡月;刘巧云;黄美兰
作者机构：
暨南大学经济学院,广东广州510632
文献出处：
引用格式：
[1]姜云卢;胡月;刘巧云;黄美兰-.高维稳健主成分聚类方法及其应用研究)[J].数理统计与管理,2022(01):1-10
A类：
B类：
维稳,聚类方法,条数据,得数,异常值,主成分聚类分析,MCD,高维数据,大干,观测值,MRCD,本观
AB值：
0.191409
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