Henze-Penrose divergens är en icke-parametrisk divergensmått som kan användas för att uppskatta en gräns på Bayes fel i en binär klassificering problem. I detta dokument visar vi att en crossmatch statistik baserad på optimal viktad matchning kan användas för att direkt uppskatta Henze-Penrose divergens. Till skillnad från en tidigare metod baserad på Friedman-Rafsky minimal spanning trädstatistik, är den föreslagna metoden dimensionsoberoende. Den nya metoden utvärderas med hjälp av simulering och tillämpas på verkliga datauppsättningar för att få Bayes feluppskattningar.
I REF visade författarna att en cross match statistik baserad på optimal viktad matchning också kan användas för att direkt uppskatta HP divergens.
A Dimension-Independent Discriminant Between Distributions
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}