爱德华多·马丁内斯·蒙特斯;JoséM·Sánchez-Bornot。;巴尔德斯·索萨（Valdés-Sosa），佩德罗·A。 自发性脑电图记录的惩罚PARAFAC分析。 （英语） Zbl 1293.62143号 统计正弦。 第1449-1464号第18页（2008年）. 摘要：神经科学数据的多维性使得多途径统计分析在这一领域的应用变得合适。并行因子分析（Parallel Factor Analysis，PARAFAC）是主成分分析的多维推广，具有提供独特解决方案的优势。然而，施加生理上可接受的约束将改善对这类分析的解释。在这项工作中，我们提出了一种新的算法，称为交替惩罚最小二乘法（Alternating Penized Least Squares），用不同的软惩罚来估计PARAFAC解。该算法依赖于最近改进的Newton-Raphson技术的推广来估计多重惩罚最小二乘模型。应用于半合成和真实自发脑电时变谱，我们表明可以分别找到广泛的稀疏和光滑解，并将这两个特性结合起来。光谱通常需要平滑，在生理间歇现象的时间演化中观察到不同的稀疏场景。约束程度可以通过加权参数来调整，其最优值可以通过交叉验证和Corcondia度量来选择。 MSC公司： 62年02月 一般非线性回归 62H11型 定向数据；空间统计学 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析 92 C55 生物医学成像和信号处理 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 关键词：降维;脑电图;巴拉法克;惩罚回归 软件：N向工具箱 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Martínez-Montes}等人，Stat.Sin。18，第4号，1449--1464（2008；Zbl 1293.62143） 全文： 链接