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连接图拉普拉斯方法可被构建为对噪声具有鲁棒性

统计理论 2014-05-27 v1 谱理论统计方法学机器学习统计理论

作者: Noureddine El Karoui , Hau-tieng Wu

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摘要

近年来，基于连接图拉普拉斯（CGL）思想的几种数据分析技术出现在文献中。目前，这些方法在数据无噪声观测设定下的性质开始被理解。我们研究了加性噪声对这些方法的影响，并表明它们具有显著的鲁棒性。作为我们分析的副产品，我们提出了对标准算法的修改，以增强其对噪声的鲁棒性。我们在数值模拟中展示了我们的结果。

关键词

连接图拉普拉斯数据分析技术加性噪声鲁棒性算法修改数值模拟谱方法

引用

@article{arxiv.1405.6231,
  title  = {Connection graph Laplacian methods can be made robust to noise},
  author = {Noureddine El Karoui and Hau-tieng Wu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1405.6231},
  year   = {2014}
}

备注

33 pages