کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6868644 | 1440030 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sensible functional linear discriminant analysis
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل خطی عملکردی معقول
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی، داده های عملکردی، تجزیه و تحلیل خطی خطی، داده های طولی، صاف کردن
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Fisher's linear discriminant analysis (LDA) is extended to both densely recorded functional data and sparsely observed longitudinal data for general c-category classification problems. An efficient approach is proposed to identify the optimal LDA projections in addition to managing the noninvertibility issue of the covariance operator emerging from this extension. To tackle the challenge of projecting sparse data to the LDA directions, a conditional expectation technique is employed. The asymptotic properties of the proposed estimators are investigated and asymptotically perfect classification is shown to be achievable in certain circumstances. The performance of this new approach is further demonstrated with both simulated data and real examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 126, October 2018, Pages 39-52
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 126, October 2018, Pages 39-52
نویسندگان
Lu-Hung Chen, Ci-Ren Jiang,