Missing data imputation through generative topographic mapping as a mixture of t-distributions: Theoretical developments
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/83308
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2004-11
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The Generative Topographic Mapping (GTM) was originally conceived as a probabilistic alternative to the well-known, neural network-inspired, Self-Organizing Map (SOM). The GTM can also be interpreted as a constrained mixture of distributions model. In recent years, much attention has been directed towards Student t-distributions as an alternative to Gaussians in mixture models due to their robustness towards outliers. In this report, the GTM is redefined as a constrained mixture of t-distributions: the t-GTM, and the Expectation-Maximization algorithm that is used to fit the model to the data is modified to provide missing data imputation.
CitacióVellido, A. "Missing data imputation through generative topographic mapping as a mixture of t-distributions: Theoretical developments". 2004.
Forma partLSI-04-50-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R04-50.pdf | 2,096Mb | Visualitza/Obre |