正交 Procrustes 问题在合成数据中保留相关性
统计方法学
2025-10-06 v1 统计理论
机器学习
统计理论
摘要
本工作将正交 Procrustes 问题应用于合成数据生成。所提出的方法确保生成的合成数据保留了特征之间的重要统计关系，特别是 Pearson 相关性。利用一个大规模的现实世界表格能源消耗数据集进行的实证说明展示了该方法的有效性，并突出了其在实际合成数据生成中的应用潜力。我们的方法并非旨在替代现有的生成模型，而是作为一项轻量级的后处理步骤，对已生成的合成数据集强制施加精确的 Pearson 相关性。
引用
@article{arxiv.2510.02405,
title = {Orthogonal Procrustes problem preserves correlations in synthetic data},
author = {Oussama Ounissi and Nicklas Jävergård and Adrian Muntean},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.02405},
year = {2025}
}