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稳健稀疏主成分分析法及其实证研究
被引量:
14
1
作者
阮皓麟
王斌会
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2020年第1期80-92,共13页
主成分分析是多元统计分析中一种非常经典的降维技术。然而,经典主成分分析却是对离群值非常敏感的,常因离群值的存在导致结果与实际不相符。另一方面,当主成分分析用于综合评价时,主成分的含义常因载荷间绝对值大小不分明而含糊不清,...
主成分分析是多元统计分析中一种非常经典的降维技术。然而,经典主成分分析却是对离群值非常敏感的,常因离群值的存在导致结果与实际不相符。另一方面,当主成分分析用于综合评价时,主成分的含义常因载荷间绝对值大小不分明而含糊不清,从而导致综合评价难以展开。本文通过使用稳健稀疏主成分分析法进行模拟实验和实证分析,结果表明:该方法不仅能很好地抵抗离群值的影响,而且还能准确地识别出离群样本。通过该方法得出的主成分的含义也较经典主成分分析和稳健主成分分析更加地明确和贴近实际。
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关键词
稳健稀疏主成分分析
离群点识别
综合评价
原文传递
题名
稳健稀疏主成分分析法及其实证研究
被引量:
14
1
作者
阮皓麟
王斌会
机构
暨南大学经济管理实验教学中心
出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2020年第1期80-92,共13页
基金
国家社科基金项目(16BTJ035)资助
文摘
主成分分析是多元统计分析中一种非常经典的降维技术。然而,经典主成分分析却是对离群值非常敏感的,常因离群值的存在导致结果与实际不相符。另一方面,当主成分分析用于综合评价时,主成分的含义常因载荷间绝对值大小不分明而含糊不清,从而导致综合评价难以展开。本文通过使用稳健稀疏主成分分析法进行模拟实验和实证分析,结果表明:该方法不仅能很好地抵抗离群值的影响,而且还能准确地识别出离群样本。通过该方法得出的主成分的含义也较经典主成分分析和稳健主成分分析更加地明确和贴近实际。
关键词
稳健稀疏主成分分析
离群点识别
综合评价
Keywords
robust sparse principal component analysis
outliers detection
overall evaluation
分类号
E910.3099 [军事]
O212 [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
稳健稀疏主成分分析法及其实证研究
阮皓麟
王斌会
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2020
14
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