Depth-Based Classification for Distributions with Nonconvex Support
المؤلفون المشاركون
Hlubinka, Daniel
Vencalek, Ondrej
المصدر
Journal of Probability and Statistics
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-09-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Halfspace depth became a popular nonparametric tool for statistical analysis of multivariate data during the last two decades.
One of applications of data depth considered recently in literature is the classification problem.
The data depth approach is used instead of the linear discriminant analysis mostly to avoid the parametric assumptions and to get better classifier for data whose distribution is not elliptically symmetric, for example, skewed data.
In our paper, we suggest to use weighted version of halfspace depth rather than the halfspace depth itself in order to obtain lower misclassification rate in the case of “nonconvex” distributions.
Simulations show that the results of depth-based classifiers are comparable with linear discriminant analysis for two normal populations, while for nonelliptic distributions the classifier based on weighted halfspace depth outperforms both linear discriminant analysis and classifier based on the usual (nonweighted) halfspace depth.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hlubinka, Daniel& Vencalek, Ondrej. 2013. Depth-Based Classification for Distributions with Nonconvex Support. Journal of Probability and Statistics،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486457
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hlubinka, Daniel& Vencalek, Ondrej. Depth-Based Classification for Distributions with Nonconvex Support. Journal of Probability and Statistics No. 2013 (2013), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486457
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hlubinka, Daniel& Vencalek, Ondrej. Depth-Based Classification for Distributions with Nonconvex Support. Journal of Probability and Statistics. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-486457
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-486457
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