Cauchy稳健主成分分析及其在高维数据集中的应用

@文章{Fayomi2022CauchyRP，title＝{Cauchy鲁棒主成分分析及其在高维数据集中的应用}，author={Aisha Fayomi和Yannis Pantazis以及Michail Tsagris和Andrew T.A.Wood}，journal={统计与计算}，年份={2022}，体积={34}，页数={1-14}，网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:253384206}}
本文提出了一种改进的主成分分析公式，该公式基于使用多元柯西似然代替高斯似然，具有增强主成分的效果。
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2引文

基于MDP算法的高维数据计算效率异常检测

这项工作通过用R和C++编写的高效代码解决了第一个问题，而对于第二个问题，利用了本征分解及其特性，利用了特征分解及其特性。

基于球面柯西分布和泊松核分布的定向数据分析

球形柯西分布和基于泊松核的分布都是在2020年提出的，用于方向数据的分析。本文在不同的框架下探讨了这两者。…

19参考文献

稳健稀疏主成分分析

将该方法应用于多个实际数据示例，给出了检测异常值和选择稀疏度的诊断图，并提出了一种计算稀疏和稳健主成分的算法。

投影寻踪稳健主成分分析算法

结果表明，现有的稳健投影寻踪PCA算法在多变量情况下性能较差，提出了一种更适合于化学数据分析的新算法。

稳健的主成分分析？

证明了在适当的假设下，通过求解一个非常方便的凸规划——主成分追踪，可以准确地恢复低秩和稀疏分量；在所有可行的分解中，这表明了采用原则方法进行稳健主成分分析的可能性。

投影寻踪稳健主成分分析

主成分分析（PCA）是化学计量学中广泛应用的一种技术。不幸的是，由于采用方差作为目标函数，经典PCA方法是不稳健的。在这个…

投影寻踪的主成分特征

摘要主成分分析是一种常用于识别多元数据结构的技术。尽管它有各种各样的特征（Rao 1964）…

稳健色散矩阵和主成分的投影-脉冲法：基本理论和蒙特卡罗

摘要本文利用投影寻踪技术，提出并讨论了协方差/相关矩阵和主成分的一类新的稳健估计。最吸引人的…

高维回归变量的稳健PCR方法

我们考虑多元校正模型，该模型假设样品中几种成分的浓度与其光谱线性相关。主成分回归（PCR）是…

稳健的$M$-多元位置和散布估计

设x，xn是m变量分布的样本，该分布在仿射变换之前是球对称的。本文讨论了位置向量t和散布的稳健估计…

高维数据的异常检测

提出了一种孤立点检测方法，用高分解最小对角积估计代替经典的最小协方差行列式估计，并从距离的渐近分布中获得了截止值。

稳健正则奇异值分解及其在死亡率数据中的应用

为了实现稳健的正则化奇异值分解方法，开发了一种快速迭代加权最小二乘算法，该算法允许严格推导左行/列外交叉验证和广义交叉验证准则，从而实现计算效率高的数据驱动惩罚参数选择。