Kim，Nam-Hwui先生;瑞安·布朗 广义双曲分布有限混合的子空间聚类。 （英语） Zbl 1474.62187号 高级数据分析。分类。，ADAC公司 13，第3号，641-661（2019）. 摘要：广义双曲分布的有限混合是一种灵活的聚类模型，但其用于估计的大量参数，特别是在高维中，可能会使其计算成本高昂。针对这个问题，我们将有限高斯混合函数的子空间聚类技术推广到广义双曲分布。该方法将通过数值实验进行验证。 引用于4文件 MSC公司： 62甲12 多元分析中的估计 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：降维;有限混合模型;广义双曲分布 软件：量化风险管理;PGMM公司;UCI-毫升;混合smsn PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.-H.Kim}和\textit{R.Browne}，高级数据分析。分类。，ADAC 13，No.3，641--661（2019；Zbl 1474.62187） 全文： 内政部 参考文献： [1] Abramowitz M，Stegun IA（1964）《数学函数手册》，含公式、图形和数学表，第九版多佛印刷，第十版GPO印刷。纽约州多佛市·Zbl 0171.38503号 [2] Aitken AC（1926）关于伯努利代数方程的数值解。程序R Soc Edib 46:289-305·doi:10.1017/S0370164600022070 [3] Baricz A（2010）某些概率密度函数的Turán型不等式。匈牙利科学研究所47:175-189·Zbl 1234.62010年 ·doi:10.1556/SScMath.2009.1123 [4] Barndorff Nielsen O（1978）双曲分布和双曲上的分布。扫描J统计5:151-157·Zbl 0386.60018号 [5] Bellman RE（2003）动态编程。Courier公司 [6] Böhning D，Dietz E，Schaub R，Schlattmann P，Lindsay B（1994）单参数指数族密度混合物的似然比分布。Ann Inst统计数学46:373-388·Zbl 0802.62017年 ·doi:10.1007/BF01720593 [7] Bouveyron C，Brunet-Saumard C（2013），基于模型的高维数据聚类：综述。计算统计数据分析71:52-78·Zbl 1471.62032号 ·doi:10.1016/j.csda.2012.12.008 [8] Bouveyron C，Girard S，Schmid C（2007）高维数据聚类。计算统计数据分析52:502-519·Zbl 1452.62433号 ·doi:10.1016/j.csda.2007.02.009 [9] Browne RP，McNicholas PD（2015）广义双曲分布的混合。加拿大J Stat 43（2）：176-198·Zbl 1320.62144号 ·doi:10.1002/cjs.11246 [10] Campbell NA，Mahon RJ（1974年），《细鳞石蟹属两种岩蟹变异的多元研究》。奥斯特J Zool 22:417-425·doi:10.1071/ZO9740417 [11] Dempster AP，Laird NM，Rubin DB（1977）通过EM算法从不完整数据中获得最大似然。J R Stat Soc系列B 39（1）：1-38·Zbl 0364.62022号 [12] Dias DB、Madeo RCB、Rocha T、Biscaro HH、Peres SM（2009）巴西手语手势识别：一项使用基于距离的神经网络的研究。2009年国际神经网络联合会议，第697-704页 [13] Dua D，Karra Taniskidou E（2017）UCI机器学习库。加州大学欧文分校信息与计算机科学学院。http://archive.ics.uci.edu/ml [14] Flury BN，Gautschi W（1986）多个正定对称矩阵同时正交变换为近对角形式的算法。SIAM科学统计计算杂志7（1）：169-184·Zbl 0614.65043号 ·doi:10.1137/0907013 [15] Forina M、Armanino C、Castino M、Ubigli M（1986）作为葡萄酒原产地判别方法的多元数据分析。葡萄25:189-201 [16] Ghahramani Z，Hinton G（1997）因子分析仪的EM算法。多伦多大学技术报告CRG-TR-96-1 [17] Hubert L，Arabie P（1985）比较分区。J类2（1）：193-218·Zbl 0587.62128号 ·doi:10.1007/BF01908075 [18] Kailing K，Kriegel H-P，Kröger P（2004）高维数据的密度连通子空间聚类。摘自：2004年SIAM数据挖掘国际会议记录，第246-256页 [19] Kozubowski T，Podgórski K，Rychlik I（2013）多元广义拉普拉斯分布和相关随机场。多变量分析杂志113:59-72·兹比尔1260.60100 ·doi:10.1016/j.jmva.2012.02.010 [20] McLachlan G，Peel G（2000）有限混合模型。纽约威利·Zbl 0963.62061号 ·doi:10.1002/0471721182 [21] McNeil AJ、Frey R、Embrechts P（2005）《定量风险管理：概念、技术和工具》。普林斯顿大学出版社·Zbl 1089.91037号 [22] McNicholas PD，Murphy TB（2008）简约高斯混合模型。统计计算18:285-296·doi:10.1007/s11222-008-9056-0 [23] McNicholas PD、ElSherbiny A、McDaid AF、Murphy BT（2015）PGMM：简约高斯混合模型。R软件包版本1.2。https://CRAN.R-project.org/package=pgmm。2017年6月1日访问 [24] McNicholas S、McNichoras P、Browne R（2017）《方差-γ因子分析仪的混合物》。In:Ahmed S（ed）大型复杂数据分析。查姆施普林格，第369-385页·Zbl 1381.62187号 [25] Prates MO，Cabral CRB，Lachos VH（2013）mixsmsn：拟合非正态分布的尺度混合的有限混合。J Stat Softw杂志54（12）：1-20。http://www.jstatsoft.org/v54/i12/ [26] Schwarz G（1978）估算模型的维数。Ann Stat 6（2）：461-464·Zbl 0379.62005年 ·doi:10.1214/aos/1176344136 [27] Tortora C、McNicholas PD、Browne RP（2016）广义双曲因子分析仪的混合物。高级数据分析类10:423-440·Zbl 1414.62278号 ·doi:10.1007/s11634-015-0204-z 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。