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​　　6月12日上午，国际统计学会会员、新加坡南洋理工大学潘光明教授应邀为统计与数据科学学院师生开展了一次题为“Factor Modelling for Clustering High-dimensional Time Series”的学术讲座，由统计与数据科学学院副院长刘小惠主持。

　　潘光明教授在讲座中深入浅出地介绍了因子模型在高维时间序列聚类中的应用。他首先介绍了因子模型的基本概念和原理，然后详细讲解了如何将因子模型应用于高维时间序列聚类中，由于每个聚类有其自己的簇特定因子以及一些影响所有相关时间序列的公共因子所特征，将包含时间序列共同特征的因子定义为强因子，包含与类有关信息的因子称为弱因子，针对弱因子进行聚类以达到降维的目的。

　　最后，他通过实例演示了因子模型在高维时间序列聚类中的有效性和优越性。并且该方法可以有效地处理高维时间序列数据，并且可以应用于多个领域，如金融、医疗等。

　　此次讲座内容丰富，涵盖了因子模型的基本原理、高维时间序列聚类等多个方面受到了在场师生的热烈欢迎和好评。讲座结束后，潘光明教授还与师生们进行了互动交流，并回答了大家提出的问题，为师生们提供了一次难得的学习机会。

　　【阅读拓展】

       潘光明，新加坡南洋理工大学教授，博士生导师。2005年博士毕业于中国科学技术大学统计金融系；之后在新加坡国立大学、台湾中山大学、荷兰埃因霍温科技大学做博士后和学术交流工作；自2008年以来，在新加坡南洋理工大学工作；2013年遴选为国际统计学会会员(Elected Memberof International Statistical Institute)。研究领域包括计量经济理论、高维统计、随机矩阵、多元统计等。主持新加坡国家基金项目5项，已在《Journal of the Royal Statistical Society Series B》《Annalsof Statistics》《Journal of the American Statistical Association》《Annalsof Probability》《Annalsof Applied Probability》《Bernoulli》《IEEE Transactionson Signal Processing》《IEEE Transactionson Information Theory》等顶级统计学杂志上发表60余篇学术论文，担任《Random Matrices:Theory and Applications》杂志编委。(图文/统计与数据科学学院  编辑/曾药坤  审核/一审 姜莹  二审 赵旻  终审 李大晖)