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丹妮拉·维滕（Daniela M.Witten）。;罗伯特·提比拉尼

高维问题的协方差回归和分类。 （英语） 兹比尔1250.62033

J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 统计方法。 71，第3期，615-636（2009）.
小结：我们提出了协方差回归，这是一系列在高维环境中进行预测的方法，它使用特征的逆协方差矩阵的收缩估计来实现更好的预测。在多元正态模型下，通过最大化数据的对数似然，得到了负协方差矩阵的估计，并对其进行了惩罚；然后，它用于估计响应对特征的回归系数。我们证明了岭回归、套索和弹性网是协方差回归的特例，并且我们证明了以前未探索的某些形式的协方差回归在一系列情况下可以优于现有方法。将协方差回归框架扩展到广义线性模型和线性判别分析，并用于分析具有多类和生存结果的基因表达数据集。

引用于41文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62甲12 多元分析中的估计
62J07型 岭回归；收缩估计量
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
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：

协方差正则化;\（n\ll p\）;变量选择

软件：

童子军;glmnet公司;风险评估;达奇
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.M.Witten}和\textit{R.Tibshirani}，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。71，第3号，615--636（2009；Zbl 1250.62033）
全文： 内政部 链接

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