تحميل...
Scale-Invariant Sparse PCA on High Dimensional Meta-elliptical Data
We propose a semiparametric method for conducting scale-invariant sparse principal component analysis (PCA) on high dimensional non-Gaussian data. Compared with sparse PCA, our method has weaker modeling assumption and is more robust to possible data contamination. Theoretically, the proposed method...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
2014
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4051512/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24932056 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1080/01621459.2013.844699 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|