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加西亚·埃斯库德罗，路易斯·安吉尔;阿古斯汀·梅奥·伊斯卡尔;马可·利亚尼

具有确定性和形状约束的基于模型的聚类。 （英语） Zbl 1452.62443号

统计计算。 30，第5期，1363-1380（2020）.
摘要：基于模型的聚类分析和混合建模方法通常涉及最大化分类和混合可能性。如果对分量的散布矩阵没有适当的约束，这些最大化将导致不适定问题。此外，在没有约束的情况下，传统上用于最大化似然准则的EM和CEM算法通常会检测到无兴趣或“虚假”聚类。考虑散布矩阵行列式之间最大比值的上界似乎是通过仿射等变约束克服这些问题的明智方法。不幸的是，在没有控制“形状”矩阵的元素的情况下仍然会出现问题。提出了一种新的方法，既可以控制离散矩阵行列式，也可以控制形状矩阵元素。给出了一些理论依据。针对这种双重约束最大化问题，提出了一种快速算法。该方法还扩展到了鲁棒的基于模型的聚类问题。

引用于2文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62G35型 非参数稳健性

关键词：

群集;约束条件;混合物建模;稳健性

软件：

TCLUST公司;FSDA公司;受污染混合物;奥特里姆;特伊根
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.A.GarcíA-Escudero}等人，《统计计算》。30，第5号，1363-1380（2020；Zbl 1452.62443）
全文： 内政部 链接

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