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一个基于主成分分析的探测高维变点的方法
被引量:
2
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作者
李家琦
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2020年第2期251-262,共12页
本文介绍了一个有效的处理高维变点问题的方法。我们先将数据矩阵使用主成分分析的方法投影到低维空间,然后再利用传统变点的方法来进行估计。在变点个数未知时,我们使用交叉核实的方法来估计变点个数。在数值模拟研究中,我们将新方法...
本文介绍了一个有效的处理高维变点问题的方法。我们先将数据矩阵使用主成分分析的方法投影到低维空间,然后再利用传统变点的方法来进行估计。在变点个数未知时,我们使用交叉核实的方法来估计变点个数。在数值模拟研究中,我们将新方法同一些已有的方法进行了比较,在估计的准确度和计算时间等方面都要优于其他方法。
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关键词
高维变点检测
主成分分析
交叉核实
原文传递
题名
一个基于主成分分析的探测高维变点的方法
被引量:
2
1
作者
李家琦
机构
南开大学统计与数据科学学院
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2020年第2期251-262,共12页
文摘
本文介绍了一个有效的处理高维变点问题的方法。我们先将数据矩阵使用主成分分析的方法投影到低维空间,然后再利用传统变点的方法来进行估计。在变点个数未知时,我们使用交叉核实的方法来估计变点个数。在数值模拟研究中,我们将新方法同一些已有的方法进行了比较,在估计的准确度和计算时间等方面都要优于其他方法。
关键词
高维变点检测
主成分分析
交叉核实
Keywords
high-dimensional change-point detection
principle component analysis
cross-validation
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一个基于主成分分析的探测高维变点的方法
李家琦
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2020
2
原文传递
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