論文の概要: Parsimonious Feature Extraction Methods: Extending Robust Probabilistic Projections with Generalized Skew-t

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11499v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 05:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 05:16:46.573823
• Title: Parsimonious Feature Extraction Methods: Extending Robust Probabilistic Projections with Generalized Skew-t
• Title（参考訳）: 類似特徴抽出法:一般化スキューtによるロバスト確率射影の拡張
• Authors: Dorota Toczydlowska, Gareth W. Peters, Pavel V. Shevchenko
• Abstract要約: 本稿では,学生の確率的主成分法に新たな一般化を提案する。 この新しいフレームワークは、観測データにおける端尾依存性の群をモデル化するための、より柔軟なアプローチを提供する。 新しいフレームワークの適用性は、最も高い市場資本を持つ暗号通貨からなるデータセットに説明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8336315962271392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel generalisation to the Student-t Probabilistic Principal Component methodology which: (1) accounts for an asymmetric distribution of the observation data; (2) is a framework for grouped and generalised multiple-degree-of-freedom structures, which provides a more flexible approach to modelling groups of marginal tail dependence in the observation data; and (3) separates the tail effect of the error terms and factors. The new feature extraction methods are derived in an incomplete data setting to efficiently handle the presence of missing values in the observation vector. We discuss various special cases of the algorithm being a result of simplified assumptions on the process generating the data. The applicability of the new framework is illustrated on a data set that consists of crypto currencies with the highest market capitalisation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,(1)観察データの非対称分布を考慮に入れ,(2)観察データにおける辺縁依存性の群をモデル化するための,より柔軟なアプローチを提供する多自由度構造をグループ化し,(3)誤差項と要因の尾効果を分離する,学生t確率的主成分方法論の新たな一般化を提案する。 新たな特徴抽出手法は不完全なデータセットから導出され、観測ベクトルにおける欠落値の存在を効率的に処理する。 本稿では,データ生成過程における単純な仮定の結果として,アルゴリズムの様々な特殊事例について考察する。 新しいフレームワークの適用性は、最も高い市場資本を持つ暗号通貨からなるデータセットに説明されている。

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