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1 篇论文

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A Hybrid Mixture of $t$ -Factor Analyzers for Clustering High-dimensional DataA Hybrid Mixture of $t$-Factor Analyzers for Clustering High-dimensional Data

Kazeem Kareem · Fan Dai首次提交 2025-04-29 · 修订 2025-08-04 · v2arXiv预印本

用于高维数据聚类的混合式t因子分析器混合模型AI 解读

This paper develops a novel hybrid approach for estimating the mixture model of $t$ -factor analyzers (MtFA) that employs multivariate $t$ -distribution and factor model to cluster and characterize grouped data. The traditional estimation method for MtFA faces computational challenges, particularly in high-dimensional settings, where the eigendecomposition of large covariance matrices and the iterative nature of Expectation-Maximization (EM) algorithms lead to scalability…This paper develops a novel hybrid approach for estimating the mixture model of $t$-factor analyzers (MtFA) that employs multivariate $t$-distribution and factor model to cluster and characterize grouped data. The traditional estimation method for MtFA faces computational challenges, particularly in high-dimensional settings, where the eigendecomposition of large covariance matrices and the iterative nature of Expectation-Maximization (EM) algorithms lead to scalability…

高维与机器学习因子模型

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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A Hybrid Mixture of ttt-Factor Analyzers for Clustering High-dimensional DataA Hybrid Mixture of $t$-Factor Analyzers for Clustering High-dimensional Data

A Hybrid Mixture of $t$ -Factor Analyzers for Clustering High-dimensional DataA Hybrid Mixture of $t$-Factor Analyzers for Clustering High-dimensional Data