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题名基于DDC算法的稳健稀疏主成分法及其实证研究
被引量：1
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作者
阮皓麟
王斌会
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机构
暨南大学管理学院企管系
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出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2022年第4期662-678,共17页
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基金
国家社科基金项目(16BTJ035)。
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文摘
主成分分析是多元统计分析中经典降维方法之一,它有两个固有弊端:一是当样本中存在离群样本时,经典主成分法所得载荷向量、得分往往不符合实际;二是在现实中各主成分载荷往往都会不等于零,甚至经常还会出现次要变量与主要变量的载荷绝对值大小接近的情况,导致主成分可解释性被大幅削弱。另外,传统的稳健主成分法通过删除离群样本后计算载荷向量达到稳健效果,这对于那些只有少数几个变量的观测值离群的离群样本来说是一种欠妥的方法。针对上述几点,本文以DDC(Detecting Deviating Cell)算法为主要的稳健方法,提出一种稳健稀疏主成分法DDCSPCA。模拟实验和实证分析结果表明:DDCSPCA在处理有离群样本的数据时能达到稳健与(载荷向量)稀疏双重效果,而且,其对格离群数据有着以往稳健主成分法所远远不及的稳健性。
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关键词
ddcspca
稳健稀疏主成分分析
格离群
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Keywords
ddcspca
robust sparse principal component analysis
cellwise outliers
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分类号
E910.3099
[军事]
O212
[理学—概率论与数理统计]
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