کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
416360 | 681350 | 2014 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A joint convex penalty for inverse covariance matrix estimation
ترجمه فارسی عنوان
یک مجازات محدب مشترک برای برآورد ماتریس معکوس کواریانس معکوس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شیب پروگزیمال، مجازات مشترک، بهینه سازی محدب، انعطاف پذیری
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The paper proposes a joint convex penalty for estimating the Gaussian inverse covariance matrix. A proximal gradient method is developed to solve the resulting optimization problem with more than one penalty constraints. The analysis shows that imposing a single constraint is not enough and the estimator can be improved by a trade-off between two convex penalties. The developed framework can be extended to solve wide arrays of constrained convex optimization problems. A simulation study is carried out to compare the performance of the proposed method to graphical lasso and the SPICE estimate of the inverse covariance matrix.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 75, July 2014, Pages 15–27
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 75, July 2014, Pages 15–27
نویسندگان
Ashwini Maurya,