ファイル
言語
英語
著者
玉谷 充
内容記述(抄録等)
This paper is based on the author's thesis, “Pattern recognition based on naive canonical correlations in high dimension low sample size”. This paper is concerned with discriminant analysis for multi-class problems in a High Dimension Low Sample Size (hdlss) context. The proposed discrimination method is based on canonical correlations between the predictors and response vector of class label. We investigate the asymptotic behavior of the discrimination method, and evaluate bounds for its misclassication rate.
主題
high dimension low sample size
canonical correlations
consistency
misclassification
multi-class linear discriminant analysis
掲載誌名
島根大学総合理工学研究科紀要. シリーズB
48
開始ページ
15
終了ページ
26
ISSN
13427121
発行日
2015-03
NCID
AA12638295
出版者
島根大学総合理工学研究科
資料タイプ
紀要論文
ファイル形式
PDF
著者版/出版社版
出版社版
部局
大学院総合理工学研究科