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稀疏协方差选择的首先方法

最优化与控制 2007-06-13 v1 统计理论统计理论

作者: Alexandre d'Aspremont , Onureena Banerjee , Laurent El Ghaoui

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摘要

给定样本协方差矩阵,我们求解一个由逆协方差矩阵中非零系数个数惩罚的最大似然问题。我们的目标是找到样本数据的稀疏表示,并凸显样本变量间的条件独立关系。我们首先表述该组合问题的凸松弛,进而详述两种具有低内存需求、可求解大规模稠密问题实例的高效一阶算法。

关键词

稀疏协方差选择最大似然逆协方差矩阵凸松弛一阶方法条件独立

引用

@article{arxiv.math/0609812,
  title  = {First-order methods for sparse covariance selection},
  author = {Alexandre d'Aspremont and Onureena Banerjee and Laurent El Ghaoui},
  journal= {arXiv preprint arXiv:math/0609812},
  year   = {2007}
}