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11.04.2015 | Regular Article | Ausgabe 1/2018

Advances in Data Analysis and Classification 1/2018

CLUSKEXT: CLUstering model for SKew-symmetric data including EXTernal information

Zeitschrift:
Advances in Data Analysis and Classification > Ausgabe 1/2018
Autor:
Donatella Vicari

Abstract

A CLUstering model for SKew-symmetric data including EXTernal information (CLUSKEXT) is proposed, which relies on the decomposition of a skew-symmetric matrix into within and between cluster effects which are further decomposed into regression and residual effects when possible external information on the objects is available. In order to fit the imbalances between objects, the model jointly searches for a partition of objects and appropriate weights which are in turn linearly linked to the external variables. The proposal is fitted in a least-squares framework and a decomposition of the fit is derived. An appropriate Alternating Least-Squares algorithm is provided to fit the model to illustrative real and artificial data.

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