阿莱西奥·法科梅尼 鲁棒双聚类：一种基于交替浓缩步骤的方法。 （英语） Zbl 1276.62040号 J.分类。 26，第1期，77-101（2009）. 摘要：我们提出了两种算法，用于在存在离群值的情况下对数据矩阵进行稳健的双模划分。首先，我们将稳健（k）-均值过程扩展到双聚类的情况，然后我们稍微放宽了离群值的定义，并提出了一种更灵活和简约的策略，但无论如何，该策略本身就不那么稳健。我们讨论了算法的分解特性，并通过仿真和三个实际例子说明了这些方法。 引用于8文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：双聚类;双重聚类;微阵列;稳健性;离群值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Farcomeni}，J.Classif。26，第1号，77--101（2009；Zbl 1276.62040） 全文： DOI程序 参考文献： [1] ATKINSON，A.C.、RIANI，M.和CERIOLI，A.（2004），用正向搜索探索多元数据，纽约：施普林格出版社·Zbl 1049.62057号 [2] BENNET，C.A.（1954），“测量误差对化学过程控制的影响”，工业质量控制11:17-20。 [3] BITTNER，M.，MELTZER，P.，CHEN，Y.，姜瑜，SEFTOR，E.，HENDRIX，M.和SONDAK，V.（2000），“通过基因表达谱对皮肤恶性黑色素瘤进行分子分类”，《自然》406:536–540·doi:10.1038/35020115 [4] BOCK，H.-H.（1996），“聚类分析中的概率模型”，计算统计与数据分析23:5-28·Zbl 0900.62324号 ·doi:10.1016/0167-9473（96）88919-5 [5] CHO，H.、DHILLON，I.S.、GUAN，Y.和SRA，S.（2004），“基因表达数据的最小平方和残留物共聚类”，第四届SIAM国际数据挖掘会议论文集，114-125。 [6] CLIMER，S.和ZHANG，W.（2006）《重新安排聚类：陷阱、补救和应用》，《机器学习研究杂志》7:919-943·Zbl 1222.68172号 [7] CUESTA-ALBERTOS，J.，GORDALIZA，A.和MATRàN，C.（1997），“修剪的k-均值：试图使量化器合理化”，《统计年鉴》25:553-576·Zbl 0878.62045号 ·doi:10.1214/aos/1031833664 [8] DONOHO，D.L.和HUBER，P.J.（1983年），《崩溃点的概念》，为埃里希·莱曼（Erich L.Lehmann）编辑，P.Bickel，K.Doksum和J.L.Jr.Hodges，加利福尼亚州贝尔蒙特：沃兹沃斯，157–184。 [9] FELLNER，W.H.（1986），“方差分量的稳健估计”，技术计量学28:51–60·Zbl 0597.62018号 ·doi:10.2307/1269603 [10] FISHER，W.（1969），《经济学中的聚类与聚合》，巴尔的摩：约翰·霍普金斯大学。 [11] FRALEY，C.和RAFTERY，A.E.（2002），“基于模型的聚类、判别分析和密度估计”，《美国统计协会杂志》97:611-631·Zbl 1073.62545号 ·doi:10.1198/016214502760047131 [12] GALLEGOS，M.T.和RITTER，G.（2005）“稳健的聚类分析方法”，《统计年鉴》33:347–380·Zbl 1064.62074号 ·doi:10.1214/009053604000000940 [13] GARCIA-ESCUDERO，L.A.和GORDALIZA，A.（1999），“k均值和修剪k均值的稳健性”，美国统计协会杂志94:956-969·Zbl 1072.62547号 ·数字对象标识代码：10.2307/2670010 [14] GARCIA-ESCUDERO，L.A.、GORDALIZA，A.和MATR ali N，C.（2003），“勘探数据分析中的裁剪工具”，计算与图形统计杂志12:434–449·doi:10.1198/1061860031806 [15] GOLDSTEIN，D.、GHOSH，D.和CONLON，E.（2002），“基因表达数据聚类中的统计问题”，《中国统计》12:219-241·Zbl 0997.62088号 [16] HAMPEL，F.R.（1971），“稳健性的一般定性定义”，《数理统计年鉴》42:1887-1896·Zbl 0229.62041号 ·doi:10.1214/aoms/1177693054 [17] HAMPEL，F.R.、ROUSSEUW，P.J.、RONCHETTI，E.和STAHEL，W.A.（1986），稳健统计：基于影响函数的方法，纽约：Wiley·Zbl 0593.62027号 [18] HARDIN，J.和ROCKE，D.（2004），“使用最小协方差行列式估计在多聚类环境中检测异常值”，计算统计与数据分析44:625–638·Zbl 1430.62133号 ·doi:10.1016/S0167-9473（02）00280-3 [19] HARTIGAN，J.A.（1972），“数据矩阵的直接聚类”，《美国统计协会杂志》67:123-129·doi:10.2307/2284710 [20] HODGES，J.L.Jr.（1967），“正态样本的效率和某些位置估计的极值容差”，载于《第五届伯克利数理统计与概率研讨会论文集》（第1卷），加州伯克利：加州大学出版社，第163-186页。 [21] HUBER，P.J.（1981），《稳健统计》，纽约：Wiley出版社·Zbl 0536.62025号 [22] HUBERT，L.和ARABIE，P.（1985年），“比较分区”，分类杂志2:193-218·Zbl 0587.62128号 ·doi:10.1007/BF01908075 [23] KAUFMAN，L.和ROUSSEEUW，P.J.（1990），《在数据中寻找群体》，纽约：Wiley出版社·Zbl 1345.62009号 [24] MADEIRA，S.C.和OLIVEIRA，A.L.（2004），“生物数据分析的双聚类算法：一项调查”，IEEE/ACM计算生物学和生物信息学汇刊1：24–45·doi:10.1109/TCBB.2004.2 [25] ROCCI，R.和VICHI，M.（2008），“双模多分区”，计算统计学和数据分析52:1984–2003·Zbl 1452.62463号 ·doi:10.1016/j.csda.2007.06.025 [26] ROUSSEEUW，P.J.（1984），“最小二乘回归中值”，《美国统计协会杂志》79:851-857·兹伯利0547.62046 ·doi:10.2307/2288718 [27] ROUSSEUW，P.J.和VAN DRIESSEN，K.（1999），“最小协方差行列式估计的快速算法”，技术计量学41:212-223·doi:10.2307/1270566 [28] ROUSSEEUW，P.J.和VAN DRIESEN，K.（2006），“大型数据集的计算LTS回归”，数据挖掘和知识发现12:29-45·doi:10.1007/s10618-005-0024-4 [29] SCHEPERS，J.、CEULEMANS，E.和VAN MECHELEN，I.（2008），“在不同复杂性的多模式划分模型中进行选择：四种模型选择标准的比较”，分类杂志25:67–85·Zbl 1260.62048号 ·doi:10.1007/s00357-008-9005-9 [30] VAN MECHELEN，I.、BOCK，H.H.和DE BOECK，P.（2004），“双模聚类方法：结构化概述”，《医学研究中的统计方法》13:363–394·Zbl 1053.62078号 ·doi:10.1191/0962280204sm373ra [31] VICHI，M.（2000），“双重k均值聚类法用于对象和变量的同时分类”，《分类和数据分析进展》。分类、数据分析和知识组织研究，edd。S.Borra、R.Rocci和M.Schader，海德堡：施普林格，43–52岁。 [32] ZEWOTIR，T.和GALPIN，J.S.（2007），“线性混合模型中残差、杠杆和异常值的统一方法”，测试16:58–75·Zbl 1119.62070号 ·doi:10.1007/s11749-006-0001-2 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。