Comparison of two estimators of mean function in LDA of spatially correlated Gaussian data
Abstract
The problem of linear discriminant analysis of an observation of Gaussian random field into one of two populations is considered. In this paper we analyze the performance of the plug‐in linear discriminant function, when unknown means are estimated from the training samples. The generalized least squares and the ordinary least squares estimators are used. Obtained asymptotic expansions for the expected error rate are compared numerically in the case of spherical models for population covariances.
Dviejų vidurkio įvertinių palyginimas tiesinėje erdvėje koreliuotų Gauso stebėjimų
diskriminantinėje analizėje
Santrauka. Straipsnyje sprendžiamas atsitiktinio Gauso lauko stebėjimų tiesinės diskriminantinės analizės uždavinys dviejų klasių atveju. Gauti pirmos eilės asimptotiniai tikėtinos klasifikavimo klaidos skleidiniai atvejui, kai į Bajeso klasifikavimo taisyklę įstatome maksimalaus tikėtinumo bei empirinį vidurkių įverčius. Atliktas skaitinis asimptotinių klasifikavimo klaidų palyginimas tam tikrai kaimynystės schemai bei sferinei koreliacijų funkcijai.
First Published Online: 14 Oct 2010
Keywords:
-How to Cite
Share
License
Copyright (c) 2002 The Author(s). Published by Vilnius Gediminas Technical University.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
View article in other formats
Published
Issue
Section
Copyright
Copyright (c) 2002 The Author(s). Published by Vilnius Gediminas Technical University.
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.