基于分布鲁棒节点回归的变量聚类
机器学习
2026-05-26 v3 最优化与控制
计算金融
投资组合管理
统计金融
摘要
我们研究了一种用于变量聚类的多因子块模型，并通过节点回归的分布鲁棒版本将其与正则化子空间聚类联系起来。为解决后者，我们推导了一种凸松弛方法，提供了用于选择鲁棒区域大小的数据驱动方法，并开发了用于高效实现的 ADMM 算法。我们在广泛的数值研究中验证了我们的方法，并展示了其优越性能。
引用
@article{arxiv.2212.07944,
title = {Variable Clustering via Distributionally Robust Nodewise Regression},
author = {Kaizheng Wang and Xiao Xu and Xun Yu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07944},
year = {2026}
}
备注
ICML 2026