9月28日上午，暨南经院统计学系列Seminar第205期在石牌校区经济学院大楼（中惠楼）503室顺利举行。
本次讲座特邀中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师潘文亮担任主讲嘉宾，带来题为“Ball Impurity: Measuring Heterogeneity in General Metric Spaces”的学术报告。讲座由暨南大学经济学院姜云卢教授主持，统计学及相关专业师生到场参与交流。
在报告中，潘文亮研究员围绕复杂数据环境下的异质性度量问题展开了深入浅出的讲解。
他指出，在神经影像、网络数据分析等诸多前沿领域，数据往往呈现出高度复杂的结构形态，这类数据广泛存在于实际应用中，却给经典的统计分析方法带来了根本性挑战。针对这一难题，创新性地提出了“球不纯度”（Ball Impurity）的异质性度量。
通过详细阐述该度量的构造思路与理论性质，并在特征选择与树模型中实现广泛应用，通过丰富的数值模拟与真实数据分析结果，展现了所提方法的良好性能与应用价值。这一发现充分彰显了球不纯度作为复杂数据分析通用工具的潜力，为处理非欧几里得数据异质性度量提供了新的统计学习框架。
在交流环节中，与会师生围绕相关研究展开了互动讨论，进一步加深了对于复杂数据异质性度量问题的深刻理解。
主讲人简介
潘文亮，现任中国科学院数学与系统科学研究院研究员及博士生导师，专注于统计学习算法、医学图像数据分析和度量空间的非参数方法等领域研究。
在Annals of Statistics、JASA和TPAMI等统计学和人工智能顶级杂志上发表了30篇以上学术论文，获得2022年教育部高等学校科学研究优秀成果自然科学类二等奖（排名第二）。主持的科研项目涵盖国家自然科学基金委青年基金B类、面上项目等。
同时，担任北京生物医学统计与数据管理研究会副理事长，中国现场统计研究会监事以及中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会副秘书长。
责编 | 殷秋逍
校对 | 彭毅
初审 | 欧阳萍
复审 | 姜云卢
终审发布 | 何凌云
（来源：暨南大学经济学院微信公众号）
