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萨尔瓦多·D·托马齐奥。;卢卡·巴格纳托;安东尼奥·蓬佐

通过重尾分布的新的简约混合实现基于模型的聚类。 （英语） Zbl 1490.62164号

AStA，高级统计分析。 106，编号2，315-347（2022）.
摘要：为了进行基于模型的聚类，引入了两类简约混合模型。它们基于两种多元分布——移位指数正态分布和尾部膨胀正态分布，这两种分布是近年来文献中作为多元正态分布的重尾推广而引入的。简约性是通过分量尺度矩阵的特征分解以及对尾部参数施加约束来实现的。还提供了可识别性条件。提出了两种用于最大似然参数估计的期望最大化算法。通过仿真研究研究了参数恢复和聚类性能。副产品是与无约束混合模型的比较。我们进行了进一步的模拟分析，以评估我们和一些公认的吝啬竞争对手对自己的生成方案的敏感性。最后，根据三个实际数据集的拟合和聚类，对我们的模型和竞争模型进行了评估。

引用于2文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
10层62层 点估计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

混合物模型;节俭;基于模型的聚类;多元移位指数正态分布;多元尾膨胀正态分布

软件：

R（右）;CORElearn公司;受污染混合物;cntclust公司;Stat2数据;混合物;alr3;特伊根;alr4;SenTinMixt公司;混合SPE
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\textit{S.D.Tomarchio}等人，AStA，高级统计分析。106，编号2，315--347（2022；Zbl 1490.62164）
全文： 内政部

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