論文の概要: On a Generalization of the Average Distance Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02430v1
• Date: Wed, 8 Jan 2020 10:00:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 12:47:54.037136
• Title: On a Generalization of the Average Distance Classifier
• Title（参考訳）: 平均距離分類器の一般化について
• Authors: Sarbojit Roy, Soham Sarkar and Subhajit Dutta
• Abstract要約: この問題に対処するために,平均距離分類器の簡単な変換を提案する。 結果として得られる分類器は、下層の集団が同じ位置と規模を持つ場合でも、非常によく機能する。 シミュレーションおよび実データを用いた数値実験により,提案手法の有用性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In high dimension, low sample size (HDLSS)settings, the simple average distance classifier based on the Euclidean distance performs poorly if differences between the locations get masked by the scale differences. To rectify this issue, modifications to the average distance classifier was proposed by Chan and Hall (2009). However, the existing classifiers cannot discriminate when the populations differ in other aspects than locations and scales. In this article, we propose some simple transformations of the average distance classifier to tackle this issue. The resulting classifiers perform quite well even when the underlying populations have the same location and scale. The high-dimensional behaviour of the proposed classifiers is studied theoretically. Numerical experiments with a variety of simulated as well as real data sets exhibit the usefulness of the proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 高次元、低サンプルサイズ(hdlss)設定では、ユークリッド距離に基づく単純な平均距離分類器は、位置差がスケール差によって隠されている場合、性能が劣る。 この問題を正すため、chan and hall (2009) によって平均距離分類器の変更が提案された。 しかし、人口が場所や規模と他の面で異なる場合、既存の分類器は識別できない。 本稿では,この問題に取り組むために,平均距離分類器の簡単な変換を提案する。 結果として生じる分類器は、下位の人口が同じ位置と規模を持つ場合でも、非常によく機能する。 提案する分類器の高次元挙動を理論的に検討した。 シミュレーションおよび実データを用いた数値実験により,提案手法の有用性が示された。

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