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Gen李;杨丹（Yang，Dan）;诺贝尔，安德鲁B。;沈海鹏

监督奇异值分解及其渐近性质。 （英语） Zbl 1336.62129号

《多元分析杂志》。 146, 7-17 (2016).
摘要：在感兴趣数据的低秩结构可能由在同一组样本上测量的附加变量驱动的情况下，开发了一个监督奇异值分解（SupSVD）模型用于监督降维。SupSVD模型可以利用附加变量中的信息来准确提取更具解释性的基础结构。该模型是通用的，包括主成分分析模型和降秩回归模型作为两种极端情况。该模型使用潜在变量以层次方式表示，并开发了一种改进的参数估计期望最大化算法，该算法计算效率高。导出了估计参数的渐近性质。我们使用全面的模拟和实际数据示例来说明SupSVD模型的优势。

引用于15文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62H25个 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

低秩近似;主成分分析;降秩回归;监督降维;SupSVD公司

软件：

JIVE公司;fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Li}等人，《多元分析杂志》。146，7--17（2016；Zbl 1336.62129）
全文： 内政部

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