随着科学技术的发展,高维成分数据广泛出现在医学和经济学等领域且收集越来越方便,惩罚方法是解决高维数据变量选择问题的重要方法。目前关于成分数据变量选择的研究主要基于均值回归,但均值回归不具有稳健性,而众数回归因其对异常值、重尾分布或不对称分布具有稳健性而备受重视。文章研究成分数据众数回归模型的估计与变量选择,提出坐标下降EM算法对目标函数进行求解,在误差服从不同分布下将该方法与已有方法进行比较,并以实例进行了验证。
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