論文の概要: Spectrally-Corrected and Regularized Linear Discriminant Analysis for Spiked Covariance Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03859v3
• Date: Fri, 8 Mar 2024 16:48:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 23:58:11.859365
• Title: Spectrally-Corrected and Regularized Linear Discriminant Analysis for Spiked Covariance Model
• Title（参考訳）: スパイク共分散モデルのスペクトル補正および正規化線形判別解析
• Authors: Hua Li, Wenya Luo, Zhidong Bai, Huanchao Zhou, Zhangni Pu
• Abstract要約: 本稿では、スペクトル補正および正規化LDA(SRLDA)と呼ばれる線形判別分析の改善を提案する。 SRLDAはスパイクモデル仮定の下で線形分類大域最適解を持つことが証明された。 異なるデータセットに対する実験により、SRLDAアルゴリズムは、現在使われているツールよりも分類と次元の削減が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.517838307493912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an improved linear discriminant analysis called spectrally-corrected and regularized LDA (SRLDA). This method integrates the design ideas of the sample spectrally-corrected covariance matrix and the regularized discriminant analysis. With the support of a large-dimensional random matrix analysis framework, it is proved that SRLDA has a linear classification global optimal solution under the spiked model assumption. According to simulation data analysis, the SRLDA classifier performs better than RLDA and ILDA and is closer to the theoretical classifier. Experiments on different data sets show that the SRLDA algorithm performs better in classification and dimensionality reduction than currently used tools.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、スペクトル補正および正規化LDA (SRLDA) と呼ばれる線形判別分析の改善を提案する。 本手法は,サンプルスペクトル補正共分散行列の設計アイデアと正規化判別分析を統合する。 大次元ランダム行列解析フレームワークのサポートにより、SRLDAはスパイクモデル仮定の下で線形分類大域最適解を持つことが証明された。 シミュレーションデータ解析によると、SRLDA分類器はRLDAやILDAよりも優れ、理論分類器に近い。 異なるデータセットに対する実験により、SRLDAアルゴリズムは、現在使われているツールよりも分類と次元の削減が優れていることが示された。

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