論文の概要: A spectral clustering-type algorithm for the consistent estimation of the Hurst distribution in moderately high dimensions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18115v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 03:34:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:27.732039
• Title: A spectral clustering-type algorithm for the consistent estimation of the Hurst distribution in moderately high dimensions
• Title（参考訳）: 中等度高次元におけるハースト分布の一貫した推定のためのスペクトルクラスタリング型アルゴリズム
• Authors: Patrice Abry, Gustavo Didier, Oliver Orejola, Herwig Wendt,
• Abstract要約: 我々は,高次元フラクタルシステムに基づくHurst分布の統計的同定のためのアルゴリズムを構築した。 寸法、サンプルサイズ、スケールが無限大となる適度な高次元状態において、アルゴリズムは一貫してハースト分布を推定することを示す。 本研究では,実世界のマクロ経済時系列の分析にアルゴリズムを適用し,統合の証拠を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.829673021172587
• License:
• Abstract: Scale invariance (fractality) is a prominent feature of the large-scale behavior of many stochastic systems. In this work, we construct an algorithm for the statistical identification of the Hurst distribution (in particular, the scaling exponents) undergirding a high-dimensional fractal system. The algorithm is based on wavelet random matrices, modified spectral clustering and a model selection step for picking the value of the clustering precision hyperparameter. In a moderately high-dimensional regime where the dimension, the sample size and the scale go to infinity, we show that the algorithm consistently estimates the Hurst distribution. Monte Carlo simulations show that the proposed methodology is efficient for realistic sample sizes and outperforms another popular clustering method based on mixed-Gaussian modeling. We apply the algorithm in the analysis of real-world macroeconomic time series to unveil evidence for cointegration.
• Abstract（参考訳）: スケール不変性(フラクタル性)は多くの確率系の大規模挙動の顕著な特徴である。 本研究では,高次元フラクタル系の下のハースト分布(特にスケーリング指数)を統計的に同定するアルゴリズムを構築する。 このアルゴリズムは、ウェーブレットのランダム行列、修正されたスペクトルクラスタリング、およびクラスタリング精度ハイパーパラメータの値を選択するためのモデル選択ステップに基づいている。 寸法、サンプルサイズ、スケールが無限大となる適度な高次元状態において、アルゴリズムは一貫してハースト分布を推定することを示す。 モンテカルロシミュレーションにより,提案手法は実時間サンプルサイズに有効であり,混合ガウスモデルに基づくクラスタリング法よりも優れていることが示された。 本研究では,実世界のマクロ経済時系列の分析にアルゴリズムを適用し,統合の証拠を明らかにする。

関連論文リスト

• Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
  本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。 我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。 シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T02:08:40Z)
• An Efficient Algorithm for Clustered Multi-Task Compressive Sensing [60.70532293880842]
  クラスタ化マルチタスク圧縮センシングは、複数の圧縮センシングタスクを解決する階層モデルである。 このモデルに対する既存の推論アルゴリズムは計算コストが高く、高次元ではうまくスケールしない。 本稿では,これらの共分散行列を明示的に計算する必要をなくし,モデル推論を大幅に高速化するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T15:57:14Z)
• Clustering based on Mixtures of Sparse Gaussian Processes [6.939768185086753]
  低次元の組込み空間を使ってデータをクラスタする方法は、マシンラーニングにおいて依然として難しい問題である。 本稿では,クラスタリングと次元還元の両立を目的とした共同定式化を提案する。 我々のアルゴリズムはスパースガウス過程の混合に基づいており、スパースガウス過程混合クラスタリング(SGP-MIC)と呼ばれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T20:44:36Z)
• Tuning Stochastic Gradient Algorithms for Statistical Inference via Large-Sample Asymptotics [18.93569692490218]
  勾配アルゴリズムのチューニングは、一般化可能な理論ではなく、試行錯誤に基づくことが多い。 固定ステップの大きい平均化は、チューニングパラメータの選択に対して堅牢であることを示す。 我々は他の勾配モンテカルロアルゴリズムの体系的解析の基礎を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T17:58:09Z)
• Efficient CDF Approximations for Normalizing Flows [64.60846767084877]
  正規化フローの微分同相性に基づいて、閉領域上の累積分布関数(CDF)を推定する。 一般的なフローアーキテクチャとUCIデータセットに関する実験は,従来の推定器と比較して,サンプル効率が著しく向上したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T06:11:49Z)
• Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
  そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。 数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T16:40:45Z)
• Spectral clustering on spherical coordinates under the degree-corrected stochastic blockmodel [5.156484100374058]
  次数補正ブロックモデルに基づく新しいスペクトルクラスタリングアルゴリズムを提案する。 その結果,コンピュータネットワークにおける競合手法よりも性能が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T16:55:38Z)
• Scaling Graph Clustering with Distributed Sketches [1.1011268090482575]
  スペクトルクラスタリングにインスパイアされた手法として,ランダムな次元還元プロジェクションから得られた行列スケッチを用いる。 提案手法は,完全に動的なブロックモデルストリームが与えられた場合,性能の高いクラスタリング結果が得られる埋め込みを生成する。 また、ブロックモデルパラメータがその後の埋め込みの必要次元に与える影響についても検討し、ランダムなプロジェクションが分散メモリにおけるグラフクラスタリングの性能を大幅に改善できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T17:38:04Z)
• Slice Sampling for General Completely Random Measures [74.24975039689893]
  本稿では, 後続推定のためのマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムについて, 補助スライス変数を用いてトランケーションレベルを適応的に設定する。 提案アルゴリズムの有効性は、いくつかの一般的な非パラメトリックモデルで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T17:53:53Z)
• Distributed Sketching Methods for Privacy Preserving Regression [54.51566432934556]
  ランダム化されたスケッチを利用して、問題の次元を減らし、プライバシを保ち、非同期分散システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善します。 従来のスケッチ手法に対する新しい近似保証を導出し、分散スケッチにおけるパラメータ平均化の精度を解析する。 大規模実験によるサーバレスコンピューティングプラットフォームにおける分散スケッチのパフォーマンスについて説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-16T08:35:48Z)
• Randomized Spectral Clustering in Large-Scale Stochastic Block Models [13.366036495177923]
  統計的観点からランダム化されたスケッチアルゴリズムを用いてスペクトルクラスタリングについて検討する。 弱い条件下では、ランダム化されたスペクトルクラスタリングアルゴリズムは、元のスペクトルクラスタリングアルゴリズムと同じ理論的境界に導かれる。 Rclustと呼ばれる新しいRパッケージが開発され、一般に公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-20T04:15:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。