کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
415338 | 681201 | 2016 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sparse estimation of high-dimensional correlation matrices
ترجمه فارسی عنوان
برآورد پراکنده ماتریس همبستگی با ابعاد بزرگ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شیب پروگزیمال شتاب، ماتریس همبستگی، ابعاد بزرگ، قطعیت مثبت، انعطاف پذیری
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Several attempts to estimate covariance matrices with sparsity constraints have been made. A convex optimization formulation for estimating correlation matrices as opposed to covariance matrices is proposed. An efficient accelerated proximal gradient algorithm is developed, and it is shown that this method gives a faster rate of convergence. An adaptive version of this approach is also discussed. Simulation results and an analysis of a cardiovascular microarray confirm its performance and usefulness.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 93, January 2016, Pages 390–403
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 93, January 2016, Pages 390–403
نویسندگان
Ying Cui, Chenlei Leng, Defeng Sun,