A Study of Parametric and Nonparametric Kernel Density Discrimination

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14310%2F04%3A00011016" target="_blank" >RIV/00216224:14310/04:00011016 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
A Study of Parametric and Nonparametric Kernel Density Discrimination
Original language description
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.
Czech name
Parametrická a neparametrická diskriminační analýza pomocí jádrových odhadů
Czech description
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.

Publication year
2004
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)