論文の概要: FEMDA: a unified framework for discriminant analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07518v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 17:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:08:40.402964
• Title: FEMDA: a unified framework for discriminant analysis
• Title（参考訳）: FEMDA: 識別分析のための統合フレームワーク
• Authors: Pierre Houdouin, Matthieu Jonckheere, Frederic Pascal
• Abstract要約: 非ガウスデータセットを扱うための新しいアプローチを提案する。 考慮されているモデルは、任意のスケールパラメータを持つクラスタ毎の任意の対称性(ES)分布である。 新しい決定規則を導出することにより,最大値のパラメータ推定と分類が,最先端手法と比較してシンプルで効率的で堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6040036610482655
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Although linear and quadratic discriminant analysis are widely recognized classical methods, they can encounter significant challenges when dealing with non-Gaussian distributions or contaminated datasets. This is primarily due to their reliance on the Gaussian assumption, which lacks robustness. We first explain and review the classical methods to address this limitation and then present a novel approach that overcomes these issues. In this new approach, the model considered is an arbitrary Elliptically Symmetrical (ES) distribution per cluster with its own arbitrary scale parameter. This flexible model allows for potentially diverse and independent samples that may not follow identical distributions. By deriving a new decision rule, we demonstrate that maximum-likelihood parameter estimation and classification are simple, efficient, and robust compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 線形および二次判別分析は古典的手法として広く認知されているが、非ガウス分布や汚染データセットを扱う際には重大な課題に直面することがある。 これは主に、強固さを欠いたガウスの仮定に依存するためである。 まず、この制限に対処するための古典的手法を説明し、レビューし、これらの問題を克服する新しいアプローチを示す。 この新しいアプローチでは、このモデルは任意のスケールパラメータを持つクラスタごとの任意の楕円対称(es)分布であると考えられる。 このフレキシブルモデルは、同一分布に従わない、潜在的に多様で独立したサンプルを可能にする。 新しい決定規則を導出することにより,最大値のパラメータ推定と分類が,最先端手法と比較してシンプルで効率的で堅牢であることを示す。

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