論文の概要: Nearly Optimal Robust Covariance and Scatter Matrix Estimation Beyond Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06564v2
• Date: Sat, 12 Apr 2025 07:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 19:48:45.645228
• Title: Nearly Optimal Robust Covariance and Scatter Matrix Estimation Beyond Gaussians
• Title（参考訳）: ガウス距離を超えるほぼ最適ロバスト共分散と散乱行列推定
• Authors: Gleb Novikov,
• Abstract要約: 楕円分布の共分散/散乱行列の計算効率の良いロバスト推定問題について検討する。 ガウスのケースを超えて拡張される、計算可能で、ほぼ最適な、ほぼ最適な共分散推定器を初めて得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.311583680973075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of computationally efficient robust estimation of the covariance/scatter matrix of elliptical distributions -- that is, affine transformations of spherically symmetric distributions -- under the strong contamination model in the high-dimensional regime $d \gtrsim 1/\varepsilon^2$, where $d$ is the dimension and $\varepsilon$ is the fraction of adversarial corruptions. We propose an algorithm that, under a very mild assumption on the scatter matrix $\Sigma$, and given a nearly optimal number of samples $n = \tilde{O}(d^2/\varepsilon^2)$, computes in polynomial time an estimator $\hat{\Sigma}$ such that, with high probability, \[ \left\| \Sigma^{-1/2} \hat{\Sigma} \Sigma^{-1/2} - Id \right\|_{\text F} \le O(\varepsilon \log(1/\varepsilon))\,. \] As an application of our result, we obtain the first efficiently computable, nearly optimal robust covariance estimators that extend beyond the Gaussian case. Specifically, for elliptical distributions satisfying the Hanson--Wright inequality (such as Gaussians and uniform distributions over ellipsoids), our estimator $\hat{\Sigma}$ of the covariance $\Sigma$ achieves the same error guarantee as in the Gaussian case. Moreover, for elliptical distributions with sub-exponential tails (such as the multivariate Laplace distribution), we construct an estimator $\hat{\Sigma}$ satisfying the spectral norm bound \[ \left\| \Sigma^{-1/2} \hat{\Sigma} \Sigma^{-1/2} - Id \right\| \le O(\varepsilon \log(1/\varepsilon))\,. \] Our approach is based on estimating the covariance of the spatial sign of elliptical distributions. The estimation proceeds in several stages, one of which involves a novel spectral covariance filtering algorithm. This algorithm combines covariance filtering techniques with degree-4 sum-of-squares relaxations, and we believe it may be of independent interest for future applications.
• Abstract（参考訳）: 楕円分布の共分散/散乱行列(すなわち球対称分布のアフィン変換)の計算効率よくロバストな推定の問題について、高次元状態の強い汚染モデルである $d \gtrsim 1/\varepsilon^2$ を用いて検討する。 散乱行列 $\Sigma$ の非常に穏やかな仮定の下で、ほぼ最適なサンプル数 $n = \tilde{O}(d^2/\varepsilon^2)$ を多項式時間で計算するアルゴリズムを提案し、高い確率で、 \[ \left\| \Sigma^{-1/2} \hat{\Sigma} \Sigma^{-1/2} - Id \right\|_{\text F} \le O(\varepsilon \log(1/\varepsilon))\。 結果の応用として、ガウスのケースを超えて拡張される、計算可能な、ほぼ最適なほぼ最適な共分散推定器を初めて得る。 具体的には、ハンソン-ライトの不等式を満たす楕円分布(例えば、楕円体上のガウス分布や一様分布)に対して、我々の推定器 $\hat{\Sigma}$ の共分散$\Sigma$ はガウスの場合と同じ誤差を保証する。 さらに、準指数尾を持つ楕円分布(多変量ラプラス分布など)に対しては、スペクトルノルム境界 \[[ \left\| \Sigma^{-1/2} \hat{\Sigma} \Sigma^{-1/2} - Id \right\| \le O(\varepsilon \log(1/\varepsilon))\ を満たす推定器$\hat{\Sigma}$を構築する。 この手法は楕円分布の空間的符号の共分散を推定することに基づいている。 推定はいくつかの段階で進行し、そのうちの1つは新しいスペクトル共分散フィルタリングアルゴリズムである。 このアルゴリズムは共分散フィルタリング手法と次数4の2乗和緩和を組み合わせ、将来の応用には独立した関心を持つ可能性があると信じている。

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