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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/18094
Título: A Reweighting Approach to Robust Clustering
Autor: Dotto, Francesco
Farcomeni, Alessio
García Escudero, Luis Angel
Mayo Iscar, Agustín
Año del Documento: 2016
Resumen: An iteratively reweighted approach for robust clustering is presented in this work. The method is initialized with a very robust clustering partition based on an high trimming level. The initial partition is then refined to reduce the number of wrongly discarded observations and substantially increase efficiency. Simulation studies and real data examples indicate that the final clustering solution is both robust and efficient, and naturally adapts to the true underlying contamination level.
Materias (normalizadas): Estadística
Idioma: spa
URI: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/18094
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones:DEP24 - Otros Documentos (Informes, Memorias, Documentos de Trabajo, etc)

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