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基于L_1范数最小化的逆协方差矩阵估计
被引量：
1
1
作者
宋运忠
杨丽英
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第5期8-19,共12页
由于在高维空间中,基于固定维数的经典方法和结果不再适用,样本协方差矩阵不可逆,估计逆协方差矩阵时存在不稳定、计算成本高和非精确等问题,提出了一种L1范数最小化方法来有效估计高维逆协方差矩阵即精确矩阵.当总体分布满足指数类型...
由于在高维空间中,基于固定维数的经典方法和结果不再适用,样本协方差矩阵不可逆,估计逆协方差矩阵时存在不稳定、计算成本高和非精确等问题,提出了一种L1范数最小化方法来有效估计高维逆协方差矩阵即精确矩阵.当总体分布满足指数类型条件或者多项式类型条件时,所提估计方法在各种范数下的收敛速率优于其他现存的方法.经分析验证,所提方法为凸优化问题,可采用交替方向乘子算法来解决.之后通过R语言在模拟数据和实际数据下进行仿真分析,并与Glasso方法对比逆协方差的估计性能和图恢复性能,结果表明所提估计方法准确率高、计算成本低.最后,将所提估计方法用来分析白血病数据集,并运用聚类分析对白血病人进行分类.
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关键词
协方差矩阵
高斯图模型
精确矩阵
收敛速率
白血病数据集
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职称材料
题名
基于L_1范数最小化的逆协方差矩阵估计
被引量：
1
1
作者
宋运忠
杨丽英
机构
河南理工大学电气工程与自动化学院复杂网络研究室
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第5期8-19,共12页
基金
国家自然科学基金(61340041
61374079)
教育部归国留学人员科研启动项目资助
文摘
由于在高维空间中,基于固定维数的经典方法和结果不再适用,样本协方差矩阵不可逆,估计逆协方差矩阵时存在不稳定、计算成本高和非精确等问题,提出了一种L1范数最小化方法来有效估计高维逆协方差矩阵即精确矩阵.当总体分布满足指数类型条件或者多项式类型条件时,所提估计方法在各种范数下的收敛速率优于其他现存的方法.经分析验证,所提方法为凸优化问题,可采用交替方向乘子算法来解决.之后通过R语言在模拟数据和实际数据下进行仿真分析,并与Glasso方法对比逆协方差的估计性能和图恢复性能,结果表明所提估计方法准确率高、计算成本低.最后,将所提估计方法用来分析白血病数据集,并运用聚类分析对白血病人进行分类.
关键词
协方差矩阵
高斯图模型
精确矩阵
收敛速率
白血病数据集
Keywords
covariance matrix
Gaussian graphical model
precision matrix
rate of convergence
leukemia dataset
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于L_1范数最小化的逆协方差矩阵估计
宋运忠
杨丽英
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
1
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