- Tytuł:
-
Robust estimation and its application to a classification problem
Estymacja odporna i jej zastosowanie w pewnym problemie klasyfikacji - Autorzy:
-
Gacki, Henryk
Kulawik, Agnieszka - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/953453.pdf
- Data publikacji:
- 2019
- Wydawca:
- Polskie Towarzystwo Matematyczne
- Tematy:
-
gaussian classier
klasykator gaussowski - Opis:
-
W artykule omówiono problem klasyfikacji dla dwóch klas w przypadku przyjęcia założenia, że rozkłady cech w klasach są wielowymiarowymi rozkładami normalnymi. Problem rozwiązano za pomocą empirycznego klasyfikatora gaussowskiego i wybranych estymatorów nieznanych parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. Uwzględnione zostały następujące estymatory: MLE (the maximum likelihood estimator - estymator największej wiarogodności), KZE (Kulawik-Zontek estimator) i MCDE (the minimum covariance determinant estimator). Klasyfikatory oparte o MLE i KZE zostały porównane w przypadku przykładu empirycznego (mała próba). W przypadku dużych prób porównane zostały klasyfikatory oparte o trzy wspomniane estymatory.
In the article, a classification problem with two distributed classes is considered. The problem is solving using empirical discriminant functions for Gaussian classifier and estimators for unknown parameters of multivariate normal distribution. The three etimators, maximum likelihood estimator, Kulawik-Zontek estimator and minimum covariance determinant estimator, are compared in two different empirical examples (small size sample and large size sample). - Źródło:
-
Mathematica Applicanda; 2019, 47, 2
1730-2668
2299-4009 - Pojawia się w:
- Mathematica Applicanda
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł