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关于矩阵数据建模的简约模型。 (英语) Zbl 1507.62152号

摘要:有限混合建模是捕获数据异质性的一种流行技术。尽管迄今为止在这一领域发展的绝大多数理论都涉及向量值数据,但最近已取得一些进展,将这一概念扩展到矩阵值数据,例如通过矩阵高斯混合模型。不幸的是,由于模型中涉及大量参数,矩阵混合往往会出现参数过高的问题。因此,这可能会导致过度拟合和混合物顺序低估等问题。解决向量值框架中被证明有效的超参数化问题的一种可能方法是考虑各种节约模型。最流行的一类简约模型是基于协方差矩阵的谱分解。尝试推广该类并使其适用于矩阵设置。对所考虑的所有模型的估计程序进行了深入讨论。在合成数据集和实际数据集上研究了该方法的应用。

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62-08 统计学相关问题的计算方法
62小时12分 多元分析中的估计
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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全文: 内政部

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