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安德烈亚斯·阿尔特米奥

使用自适应加权大边缘分类器进行稳健的充分降维。 （英语） Zbl 1429.62233号

统计 53，第5期，1037-1051（2019）.
提出了一种对极端异常值具有鲁棒性的混合降维方法。它将自适应加权大边缘分类器与V.N.Vapnik（瓦普尼克）和A.是。切尔沃内基斯【模式识别理论。学习的统计问题（俄语）。莫斯科：瑙卡（1974；Zbl 0284.68070号)]. NASA数据集的实验表明，与由B.李等【Ann.Stat.39，No.6，3182–3210（2011；Zbl 1246.62153号)].
审核人：丹尼斯·西多罗夫（伊尔库茨克）

MSC公司：

62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62G35型 非参数稳健性
62G32型 极值统计；尾部推断

关键词：

尺寸缩减；自适应权重；支持向量机；离群值

引文：

Zbl 0284.68070号；Zbl 1246.62153号

软件：

UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Artemiou}，《统计》53，第5期，第1037--1051页（2019年；Zbl 1429.62233）
全文： DOI程序 链接

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