Fugu-MT 論文翻訳(概要): On high-dimensional modifications of the nearest neighbor classifier

論文の概要: On high-dimensional modifications of the nearest neighbor classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05145v2
Date: Thu, 24 Oct 2024 15:47:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 23:35:45.142842
Title: On high-dimensional modifications of the nearest neighbor classifier
Title（参考訳）: 近接類型化器の高次元的修正について
Authors: Annesha Ghosh, Bilol Banerjee, Anil K. Ghosh,
Abstract要約: 本稿では,これらの既存手法について考察し,新しい手法を提案する。提案手法の実証的性能と既存手法との比較を行うため,いくつかのシミュレーションおよびベンチマークデータセットを分析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Nearest neighbor classifier is arguably the most simple and popular nonparametric classifier available in the literature. However, due to the concentration of pairwise distances and the violation of the neighborhood structure, this classifier often suffers in high-dimension, low-sample size (HDLSS) situations, especially when the scale difference between the competing classes dominates their location difference. Several attempts have been made in the literature to take care of this problem. In this article, we discuss some of these existing methods and propose some new ones. We carry out some theoretical investigations in this regard and analyze several simulated and benchmark datasets to compare the empirical performances of proposed methods with some of the existing ones.
Abstract（参考訳）: 最も近い隣の分類器は間違いなく最も単純で一般的な非パラメトリック分類器である。しかし、対距離の集中と近傍構造の違反により、この分類器は高次元、低サンプルサイズ(HDLSS)の状況に悩まされることが多い。この問題に対処するため、文献でいくつかの試みがなされている。本稿では,これらの既存手法について考察し,新しい手法を提案する。この点について理論的研究を行い、いくつかのシミュレーションおよびベンチマークデータセットを分析し、提案手法の実証的な性能と既存手法との比較を行う。

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