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斯文·塞尼尔斯;蒂姆·威尔登克

包含离群值和缺失元素的数据的主成分分析。 （英语） Zbl 1452.62419号

计算。统计数据分析。 52，第3期，1712-1727（2008）.
摘要：提出了两种方法来对包含离群情况和缺失元素的数据进行主成分分析（PCA）。首先，提出了一种能够处理此类数据的协方差矩阵的特征分解，但这种方法不适用于变量数量超过案例数量的数据。此外，还提出了一种期望稳健（ER）算法，以便将现有的稳健主成分分析方法应用于包含缺失元素的数据。根据广泛的模拟研究，ER方法对所有相关数据大小都表现良好。通过仿真和实例表明，借助于ER算法，现有的鲁棒PCA方法的特性可以应用于缺少元素的数据。

引用于17文件

MSC公司：

62小时25分 因子分析和主成分；对应分析
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62D10号 缺少数据
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

稳健性;主成分分析;稳健PCA;缺少数据;不完整的数据;期望最大化;稳健期望

软件：

TOMCAT公司;ROBPCA公司;天秤座
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Serneels}和\textit{T.Verdonck}，计算。统计数据分析。52，第3号，1712--1727（2008；Zbl 1452.62419）
全文： 内政部 链接

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