Depth classification based on affine-invariant, weighted and kernel-based spatial depth functions
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 48، العدد 2 (30 إبريل/نيسان 2021)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
جامعة الكويت مجلس النشر العلمي
تاريخ النشر
2021-04-30
دولة النشر
الكويت
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الآداب والعلوم الإنسانية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
Several multivariate depth functions have been proposed in the literature, of which some satisfy all the conditions for statistical depth functions while some do not.
Spatial depth is known to be invariant to spherical and shift transformations.
In this paper, the possibility of using different versions of spatial depth in classification is considered.
The covariance-adjusted, weighted, and kernel-based versions of spatial depth functions are presented to classify multivariate outcomes.
We extend the maximal depth classification notions for the covariance-adjusted, weighted, and kernel-based spatial depth versions.
The classifiers' performance is considered and compared with some existing classification methods using simulated and real datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Makinde, Olusola Samuel. 2021. Depth classification based on affine-invariant, weighted and kernel-based spatial depth functions. Kuwait Journal of Science،Vol. 48, no. 2, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1500389
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Makinde, Olusola Samuel. Depth classification based on affine-invariant, weighted and kernel-based spatial depth functions. Kuwait Journal of Science Vol. 48, no. 2 (Apr. 2021), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1500389
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Makinde, Olusola Samuel. Depth classification based on affine-invariant, weighted and kernel-based spatial depth functions. Kuwait Journal of Science. 2021. Vol. 48, no. 2, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1500389
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 10-11
رقم السجل
BIM-1500389
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر