Latent structureMultivariate analysis
ロバスト混合モデリング
ロバスト混合モデリングは、データが潜在的な亜集団の混合から生じると仮定する確率的クラスタリング手法である有限混合モデルを、外れ値や裾の重いノイズに対して鈍感なように設計された成分分布または推定戦略を用いて適合させる手法である。支配的な2つのアプローチは、ガウス成分を多変量t分布のような裾の重い分布に置き換えるか、または適合前に最も極端な観測値の固定割合をトリミングするかのいずれかである。
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出典
- Garcia-Escudero, L. A., Gordaliza, A., Matran, C. & Mayo-Iscar, A. (2008). A general trimming approach to robust cluster analysis. Annals of Statistics, 36(3), 1324–1345. DOI: 10.1214/07-AOS515 ↗
- Peel, D. & McLachlan, G. J. (2000). Robust mixture modelling using the t distribution. Statistics and Computing, 10(4), 339–348. DOI: 10.1023/A:1008981510081 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Finite Mixture Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/robust-mixture-modeling
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