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乔尼·维塔;李冰;克劳斯·诺德豪森;汉努·奥贾

张量值观测的JADE。 （英语） Zbl 07498938号

J.计算。图表。斯达。 27，第3期，628-637（2018）.
摘要：独立成分分析是现代数据分析中的标准工具，应用它的技术有很多种。然而，当数据由比向量更高阶的结构组成时，即矩阵或张量（例如，图像或视频），标准方法很快就会失效，无法处理大量的噪声。最近，提出了一种特别适用于张量值观测的经典四阶盲辨识（FOBI）的扩展，并证明其在张量数据方面的性能优于其矢量版本。在本文中，我们扩展了另一种流行的独立分量分析方法，即特征矩阵的联合近似对角化（JADE），用于张量观测。除了理论背景外，我们还提供了所提出估计器的渐近性质，并使用仿真和实际数据来证明其相对于竞争对手的有用性和优越性。可以在线获得补充材料，包括定理证明、运行模拟和实际数据示例的代码。

引用于三文件

理学硕士：

62至XX 统计

关键词：

独立成分分析;峰度;极限正态性;最小距离指数;多重线性代数

软件：

UCI-毫升;ggplot2;BSSasymp公司;玉;RcppArmadillo公司;张量BSS;卢比
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Virta}等人，J.Compute。图表。Stat.27，No.3，628--637（2018；Zbl 07498938）
全文： 内政部 arXiv公司

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