期刊文章详细信息
稳健主成分聚类方法的构建及其比较研究
The Formation and Comparison of Robust Principal Component Cluster Analysis Method
文献类型:期刊文章
LI Xiong-ying;YAN Bin(School of Statistics and Mathematics,Guangdong University of Finance and Economics,Guangdong Guanghzou 510320,China;School of Economics,Jinan University,Guangdong Guanghzou 510632,China)
机构地区:[1]广东财经大学统计与数学学院,广东广州510320 [2]暨南大学经济学院,广东广州510632
基 金:全国统计科学研究项目(2018LY04);广东省教育厅青年创新人才类项目(2016WQNCX046)的资助
年 份:2019
卷 号:0
期 号:5
起止页码:849-857
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要:传统的主成分聚类方法往往会因对离群值比较敏感而导致聚类的结果与实际不相符。针对这一现象,本文运用稳健统计量对传统主成分聚类方法进行修正,构建出稳健主成分聚类分析算法,以克服离群值对模型计算结果的影响。由模拟和实证分析的计算结果可得知:当数据中没有离群值时,稳健主成分聚类方法的结果与传统主成分聚类方法一致;但当数据中有离群值时,相对于传统主成分聚类方法而言,稳健主成分聚类方法能有效抵抗离群值的影响,具有良好的抗干扰性和高抗差性。
关 键 词:主成分聚类分析 稳健统计量 协方差矩阵 离群值
分 类 号:F224] F512
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