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稳健的谱聚类与秩统计分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了一种用于噪声数据矩阵的稳健谱聚类方法，填补了传统谱聚类在面对重尾分布和异质方差时的不足。作者提出的基于秩统计的聚类方法能够高概率地恢复潜在社区结构，特别是在大数据条件下，个体节点的社区归属也可精确恢复。研究结果展示了秩基数据转换与谱技术结合在降维中的统计效用，对人脑联结组的数据集提供了改进的神经解剖聚类结构恢复。
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关键要点
- 研究了一种用于噪声数据矩阵的稳健谱聚类方法。
- 填补了传统谱聚类在重尾分布和异质方差下的不足。
- 提出的基于秩统计的聚类方法能够高概率恢复潜在社区结构。
- 在大数据条件下，个体节点的社区归属可精确恢复。
- 研究结果展示了秩基数据转换与谱技术结合在降维中的统计效用。
- 对人脑联结组的数据集提供了改进的神经解剖聚类结构恢复。
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