2004
A Study of Parametric and Nonparametric Kernel Density Discrimination (poster presentation)
FORBELSKÁ, MarieZákladní údaje
Originální název
A Study of Parametric and Nonparametric Kernel Density Discrimination (poster presentation)
Název česky
Parametrická a neparametrická diskriminační analýza pomocí jádrových odhadů
Autoři
FORBELSKÁ, Marie
Vydání
Prague, COMPSTAT 2004 - Proceedings in Computational Statistics, od s. 91-91, 1 s. 2004
Nakladatel
Physica-Verlag/Springer
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10103 Statistics and probability
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14310/04:00021306
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
ISBN
3-7908-1554-3
Klíčová slova anglicky
linear and quadratic discriminant analysis; nonparametric discriminant analysis; kernel density estimation; product kernels; bandwidth choice
Štítky
Změněno: 7. 8. 2007 08:08, RNDr. Marie Forbelská, Ph.D.
V originále
This paper compares the performance of parametric and nonparametric discrimination. The multivariate product Gaussian and polynomial kernels with various data-driven choices of the bandwidth are used for density estimators and this nonparametric approaches are compared with classical one by some real and simulated data. The Matlab software environment is used for preprocessing the data and to implement proposed classification methodology. A great attention is focused to the visualization of results.
Česky
Je provedeno srovnání parametrické a neparametrické diskriminační analýzy. Neparametrický přístup je založen na jádrovém vyhlazování, kde je velká pozornost věnována automatické volbě vyhlazovacího parametru s ohledem na tvar hraničních křivek. Jednotlivé přístupy jsou demonstrovány na reálných i simulovaných datech. K vizualizaci výsledků byl použit Matlab.
Návaznosti
| MSM 143100001, záměr |
|