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...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Han, Fang, Liu, Han
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!