論文の概要: Variable Clustering via Distributionally Robust Nodewise Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07944v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 16:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 18:16:41.958365
• Title: Variable Clustering via Distributionally Robust Nodewise Regression
• Title（参考訳）: 分散ロバストなノードワイズ回帰による可変クラスタリング
• Authors: Kaizheng Wang, Xiao Xu, Xun Yu Zhou
• Abstract要約: 可変クラスタリングのための多要素ブロックモデルについて検討し、ノード単位回帰の分布的ロバストなバージョンを定式化することにより、正規化サブスペースクラスタリングに接続する。 我々は凸緩和を導出し、ロバスト領域のサイズを選択するためのガイダンスを与え、そのためデータに基づいて正規化重み付けパラメータを提案し、実装のためのADMMアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.289979396903827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a multi-factor block model for variable clustering and connect it to the regularized subspace clustering by formulating a distributionally robust version of the nodewise regression. To solve the latter problem, we derive a convex relaxation, provide guidance on selecting the size of the robust region, and hence the regularization weighting parameter, based on the data, and propose an ADMM algorithm for implementation. We validate our method in an extensive simulation study. Finally, we propose and apply a variant of our method to stock return data, obtain interpretable clusters that facilitate portfolio selection and compare its out-of-sample performance with other clustering methods in an empirical study.
• Abstract（参考訳）: 可変クラスタリングのための多要素ブロックモデルについて検討し、ノード単位回帰の分布的ロバストなバージョンを定式化して正規化サブスペースクラスタリングに接続する。 後者の問題を解決するために、凸緩和法を導出し、ロバスト領域のサイズを選択するためのガイダンスを与え、データに基づいて正規化重み付けパラメータを提案し、実装のためのADMMアルゴリズムを提案する。 本手法を広範囲にわたるシミュレーション研究で検証する。 最後に,本手法の変種をサンプルデータに適用し,ポートフォリオ選択を容易にする解釈可能なクラスタを取得し,そのアウト・オブ・サンプル性能を他のクラスタリング手法と比較する実験的検討を行った。

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