【摘 要】
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经典主成分分析对离群值非常敏感,常因离群值的存在导致分析结果偏离实际。针对含有离群值的数据,传统的稳健主成分分析一般通过识别并删除离群样本后建模达到稳健效果。然而
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(16BTJ035)
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经典主成分分析对离群值非常敏感,常因离群值的存在导致分析结果偏离实际。针对含有离群值的数据,传统的稳健主成分分析一般通过识别并删除离群样本后建模达到稳健效果。然而,有些情况下离群样本中只有少数几个变量发生离群,剩余的大部分变量并无离群。删除离群样本的做法在这种情况下显然是不妥的。文章基于DDC算法提出一种稳健主成分分析法DDCPCA。模拟和实证结果表明,面对含该类离群样本的数据,该方法与传统稳健主成分分析法相比具有较大的优势。
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