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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/42508

    Título
    Cluster analysis with cellwise trimming and applications to robust clustering of curves
    Autor
    García Escudero, Luis ÁngelAutoridad UVA Orcid
    Rivera García, Diego
    Mayo Iscar, AgustínAutoridad UVA Orcid
    Ortega, Joaquín
    Año del Documento
    2020
    Résumé
    In this work, we propose a robust Cluster Analysis methodology based on cell trimming as an extension to a recently introduced robust version of Principal Component Analysis. This new approach allows for cellwise trimming in cluster analysis, which is more reasonable than traditional casewise trimming when the problem's dimension is large. This type of trimming avoids an unnecessary loss of information when only a few cells of the entirely trimmed observations are atypical. An algorithm is proposed to apply this approach. This algorithm is particularized to the interesting case of functional cluster analysis. Simulations and applications to real data sets are given to illustrate the proposed methods.
    Patrocinador
    This research was partially supported by Spanish Ministerio de Economía y Competitividad, Grant MTM2017- 86061-C2-1-P, and by Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León and FEDER, Grant VA005P17 and VA002G18.
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/42508
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/draft
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • DEP24 - Otros Documentos (Monografías, Informes, Memorias, Documentos de Trabajo, etc) [9]
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    cell_paper7-eng.pdf
    Tamaño:
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