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第5卷第1期(2018年)
提出了一种矩-距离混合估计方法。。。
现代随机学:理论与应用
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估计两种对称密度混合物的矩-距离混合方法
第5卷,第1期(2018年),第1-36页
大卫·凯尔伯格
尤里·贝利亚耶夫
帕特里克·里登
作者
占位符
https://doi.org/10.15559/17-VMSTA93
出版物。
在线:
2018年1月18日
类型:
研究文章
开放式访问
收到
2017年10月4日
修订过的
2017年12月13日
认可的
2017年12月18日
出版
2018年1月18日
摘要
在高维数据的聚类中,通常应用变量选择来获得样本的准确分组。
对于两类问题,可以通过将混合物分布拟合到每个变量来进行这种选择。
我们提出了一种混合方法来估计两个对称密度的参数混合。
该估计器将矩量法与最小距离法相结合。
一项评估研究包括广泛的模拟和来自急性白血病患者的基因表达数据,该研究表明,在基于模型的聚类中,混合方法优于最大似然估计。混合估计具有灵活性,并且在不精确的模型假设下也表现良好,
表明它是健壮的,适合于实际问题。
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关键词
混合物推断
矩量法
最小距离
基于模型的聚类
MSC2010年
62F07型
10层62层
62层35
62页第10页
92D10型
基金
这项工作得到了瑞典研究委员会(P.R)、Dnr 340-2013-5185(P.R)、肯普基金会(D.K.,P.R)、Dnr JCK-1315和乌莫大学科技学院(P.R)的资助。
韵律学
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