Nicht-parametrischer Bootstrap für Spektralclusterung

Wir entwickeln zwei neuartige Algorithmen, die die Spektralzerlegung der Datenmatrix und ein nicht-parametrisches Bootstrap-Sampling-Schema kombinieren, um die Konvergenz zu suboptimalen Lösungen und das Overfitting bei der Schätzung von Mischverteilungsmodellen zu vermeiden.