Computation of Regularized Linear Discriminant Analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F14%3A00431042" target="_blank" >RIV/67985807:_____/14:00431042 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Computation of Regularized Linear Discriminant Analysis

Popis výsledku v původním jazyce

This paper is focused on regularized versions of classification analysis and their computation for high-dimensional data. A variety of regularized classification methods has been proposed and we critically discuss their computational aspects. We formulate several new algorithms for shrinkage linear discriminant analysis, which exploits a shrinkage covariance matrix estimator towards a regular target matrix. Numerical linear algebra considerations are used to propose tailor-made algorithms for specific choices of the target matrix. Further, we arrive at proposing a new classification method based on L2-regularization of group means and the pooled covariance matrix and accompany it by an efficient algorithm for its computation.

Název v anglickém jazyce

Computation of Regularized Linear Discriminant Analysis

Popis výsledku anglicky

This paper is focused on regularized versions of classification analysis and their computation for high-dimensional data. A variety of regularized classification methods has been proposed and we critically discuss their computational aspects. We formulate several new algorithms for shrinkage linear discriminant analysis, which exploits a shrinkage covariance matrix estimator towards a regular target matrix. Numerical linear algebra considerations are used to propose tailor-made algorithms for specific choices of the target matrix. Further, we arrive at proposing a new classification method based on L2-regularization of group means and the pooled covariance matrix and accompany it by an efficient algorithm for its computation.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA13-06684S" target="_blank" >GA13-06684S: Iterační metody ve výpočetní matematice: Analýza, předpodmínění a aplikace</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of COMPSTAT 2014

ISBN

978-2-8399-1347-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1-8

Název nakladatele

Centre International de Conferences

Místo vydání

Geneva

Místo konání akce

Geneva

Datum konání akce

19. 8. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—