Sammanfattning: Variabelt urval av kluster är ett viktigt och utmanande problem i högdimensionell dataanalys. Befintliga variabla urvalsmetoder för modellbaserad klusterbildning väljer informativa variabler på ett "one-in-all-out" sätt, dvs. en variabel väljs om minst ett par kluster kan separeras av denna variabel och tas bort om den inte kan separera någon av klusteren. I många tillämpningar är det dock av intresse att ytterligare fastställa exakt vilka kluster som är åtskilda av varje informativ variabel. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en parvis variabel urvalsmetod för högdimensionell modellbaserad klusterbildning. Metoden är baserad på en ny parvis straff. Resultat på simulerade och verkliga data visar att den nya metoden fungerar bättre än alternativa metoder som använder 1 och ∞ straff och erbjuder bättre tolkning.
Ett tidigare försök kommer från papper med titeln "Pairwise Variable Selection for High-Dimensional Model-Based Clustering REF".
Pairwise Variable Selection for High-dimensional Model-based Clustering
{'venue': 'Biometrics', 'journal': 'Biometrics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}