Аннотация
An outlier detection method for high dimensional data is presented in this paper. It makes use of a robust and regularized estimation of the covariance matrix which is achieved by maximization of a penalized version of the likelihood function for joint location and inverse scatter. A penalty parameter controls the amount of regularization.
Пользователи данного ресурса
Пожалуйста,
войдите в систему, чтобы принять участие в дискуссии (добавить собственные рецензию, или комментарий)