کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4945180 | 1438413 | 2017 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Clusterwise linear regression modeling with soft scale constraints
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی رگرسیون خطی خوشه ای با محدودیت های مقیاس نرم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Constrained approaches to maximum likelihood estimation in the context of finite mixtures of normals have been presented in the literature. A fully data-dependent soft constrained method for maximum likelihood estimation of clusterwise linear regression is proposed, which extends previous work in equivariant data-driven estimation of finite mixtures of normals. The method imposes soft scale bounds based on the homoscedastic variance and a cross-validated tuning parameter c. In our simulation studies and real data examples we show that the selected c will produce an output model with clusterwise linear regressions and clustering as a most-suited-to-the-data solution in between the homoscedastic and the heteroscedastic models.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Approximate Reasoning - Volume 91, December 2017, Pages 160-178
Journal: International Journal of Approximate Reasoning - Volume 91, December 2017, Pages 160-178
نویسندگان
Roberto Di Mari, Roberto Rocci, Stefano Antonio Gattone,