Bandwidth selection in clustering with errors in variables

Abstract : We consider the problem of clustering when we observe a corrupted sample. We test two bandwidth selection methods. It allows to deal with the isotropic and the anisotropic problem of selecting the bandwidth of a deconvolution kernel. These methods are based on Lepski's type procedure. The first method compares empirical risks associated with different bandwidths by using ICI (Intersection of Confidence Intervals) rule whereas the second one computes the gradient of the empirical risk and allows us to construct an anisotropic data-driven bandwidth. Numerical experiments are proposed to illustrate the efficiency of the methods.
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Pré-publication, Document de travail
2014
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Contributeur : Sébastien Loustau <>
Soumis le : jeudi 6 novembre 2014 - 16:50:48
Dernière modification le : lundi 5 février 2018 - 15:00:03
Document(s) archivé(s) le : samedi 7 février 2015 - 10:05:19

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Sébastien Loustau, Simon Souchet. Bandwidth selection in clustering with errors in variables. 2014. 〈hal-01060476〉

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