基于峰度的矩阵值数据投影寻踪
统计理论
2021-09-10 v1 应用统计
统计理论
摘要
我们为允许以矩阵形式自然表示的数据开发了投影寻踪方法。对于投影指标，我们提出了经典峰度和Mardia多元峰度的扩展。第一个指标同时估计矩阵两侧的投影，而第二个指标分别寻找两个投影。结果表明，在完全没有任何标签信息的情况下，两个指标都能恢复两组高斯混合的最优分离投影。我们进一步建立了相应样本估计量的强一致性。通过模拟和一个关于手写邮政编码数据的真实数据示例来演示该方法。
引用
@article{arxiv.2109.04167,
title = {Kurtosis-based projection pursuit for matrix-valued data},
author = {Una Radojicic and Klaus Nordhausen and Joni Virta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.04167},
year = {2021}
}