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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...

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Detalhes bibliográficos
Main Authors: Han, Fang, Liu, Han
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2014
Assuntos:
Acesso em linha: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
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