L. Á. García-Escudero, A. Mayo Iscar
Muchos enfoques (robustos) “basados en modelos” en Análisis Cluster implican maximizar verosimilitud (recortadas). Dichas maximizaciones son problemas mal puestos sin restricciones en las matrices de dispersión de las componentes. Más aún, mediante algoritmos CEM y EM estándar se suelen detectar soluciones "espurias" constituidas por pocas observaciones casi colineales. Acotaciones en los tamaños relativos de los determinantes de las matrices de dispersión es una idea razonable para superar estos problemas mediante restricciones invariantes frente a transformaciones afines. Desgraciadamente, controlando determinantes, aún surgen problemas de degeneración si no se establece ningún control sobre los parámetros de "forma" de las matrices de dispersión. En este trabajo, se propone una metodología computacionalmente factible para controlar simultáneamente los determinantes y los parámetros de forma. El enfoque propuesto es computacionalmente estable y (esencialmente) afín equivariante.
Palabras clave / Keywords: análisis cluster, mixturas, robustez, recortes
Programado
Sesión invitada SI02: Métodos Estadísticos Robustos y sus Aplicaciones I (Organizadora: Beatriz Sinova)
30 de mayo de 2018 10:50
Sala 3
