|
Автоматика и телемеханика, 2017, выпуск 3, страницы 130–148
(Mi at14465)
|
|
|
|
Эта публикация цитируется в 24 научных статьях (всего в 24 статьях)
Анализ данных
Метод главных компонент: робастные версии
Б. Т. Поляк, М. В. Хлебников Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва
Аннотация:
В современных задачах оптимизации, оценивания, обработки сигналов и изображений, распознавания образов приходится иметь дело с данными огромной размерности, что вызывает потребность в разработке эффективных методов и алгоритмов обработки таких данных. Важной идеей современного анализа данных является построение маломерных аппроксимаций задач большой размерности.
Одним из наиболее популярных методов компактного представления данных является статистический метод главных компонент, который, однако, чувствителен к неточностям исходных данных и к выбросам. В статье предлагаются варианты робастной версии метода главных компонент и численные методы их реализации.
Ключевые слова:
метод главных компонент, метод вариационно-взвешенных квадратических мажорант, загрязненное нормальное распределение, выбросы, робастность.
Образец цитирования:
Б. Т. Поляк, М. В. Хлебников, “Метод главных компонент: робастные версии”, Автомат. и телемех., 2017, № 3, 130–148; Autom. Remote Control, 78:3 (2017), 490–506
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at14465 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2017/i3/p130
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 828 | PDF полного текста: | 279 | Список литературы: | 98 | Первая страница: | 67 |
|