Under normala och homocedasticitet antaganden, Linear Discriminant Analysis (LDA) är känd för att vara optimal när det gäller att minimera Bayes fel för binär klassificering. I det heteroscedastiska fallet är LDA inte garanterat att minimera detta fel. Om vi antar heteroscedasticitet, härleder vi en linjär klassificering, Gaussian Linear Discriminant (GLD), som direkt minimerar Bayes fel för binär klassificering. Dessutom föreslår vi också en lokal områdessökningsalgoritm (LNS) för att få en mer robust klassificering om datan är känd för att ha en icke-normal distribution. Vi utvärderar de föreslagna klassificeringarna på två artificiella och tio real-world dataset som skär över ett brett spektrum av tillämpningsområden, inklusive handstilsigenkänning, medicinsk diagnos och fjärranalys, och sedan jämföra vår algoritm mot befintliga LDA-metoder och andra linjära klassificeringar. GLD visar sig överträffa det ursprungliga LDA-förfarandet när det gäller klassificeringsnoggrannheten under heteroscedasticitet. Även om det är positivt att jämföra med andra befintliga heteroscedastiska LDA-metoder, kräver GD så mycket som 60 gånger lägre träningstid på vissa datauppsättningar. Vår jämförelse med stödvektormaskinen (SVM) visar också att GLD tillsammans med LNS kräver så mycket som 150 gånger lägre träningstid för att uppnå en likvärdig klassificeringsnoggrannhet på vissa av dataseten. Därför kan våra algoritmer ge ett billigt och pålitligt alternativ för klassificering i många expertsystem.
I REF-författaren härleder en linjär klassificerare, Gaussian Linear Discriminant (GLD), som direkt minimerar Bayes fel för binär klassificering och föreslog en lokal kvarterssökning (LNS) algoritm för att få en mer robust klassificerare om data är känd för att ha en icke-normal distribution, utvärderade de föreslagna klassificerare på två artificiella och tio verkliga datauppsättningar, och sedan jämförde den föreslagna algoritmen med LDA metoder och andra linjära klassificerare.
Linear classifier design under heteroscedasticity in Linear Discriminant Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}