論文の概要: Varying Coefficient Linear Discriminant Analysis for Dynamic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06371v2
• Date: Tue, 15 Mar 2022 02:54:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 10:38:18.807050
• Title: Varying Coefficient Linear Discriminant Analysis for Dynamic Data
• Title（参考訳）: 動的データに対する可変係数線形判別式解析
• Authors: Yajie Bao and Yuyang Liu
• Abstract要約: 本稿では,動的データに対する変動係数LDAモデルについて検討する。 ベイズ方向と平行な新たな識別方向関数を導出することにより,最小二乗推定法を提案する。 高次元の場合、対応するデータ駆動判別法則は、既存の動的線形プログラミング法則よりも計算的に効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.228711636020666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Linear discriminant analysis (LDA) is a vital classification tool in statistics and machine learning. This paper investigates the varying coefficient LDA model for dynamic data, with Bayes' discriminant direction being a function of some exposure variable to address the heterogeneity. By deriving a new discriminant direction function parallel with Bayes' direction, we propose a least-square estimation procedure based on the B-spline approximation. For high-dimensional regime, the corresponding data-driven discriminant rule is more computationally efficient than the existed dynamic linear programming rule. We also establish the corresponding theoretical results, including estimation error bound and the uniform excess misclassification rate. Numerical experiments on synthetic data and real data both corroborate the superiority of our proposed classification method.
• Abstract（参考訳）: 線形識別分析(LDA)は統計学と機械学習において重要な分類ツールである。 本稿では、ベイズの識別方向が不均一性に対応するための露出変数の関数である動的データに対する変動係数LDAモデルについて検討する。 ベイズ方向と平行な新たな識別方向関数を導出することにより,B-スプライン近似に基づく最小二乗推定法を提案する。 高次元のシステムでは、対応するデータ駆動型判別規則は、既存の動的線形計画規則よりも計算効率が高い。 また,推定誤差のバウンドや一様過大分類率などの理論結果も定式化する。 合成データおよび実データに関する数値実験は,提案手法の優越性を裏付けるものである。

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