Metodes pierādījumu reģistrs
Robust Discriminant Analysis
Robust Discriminant Analysis is a classification method that separates groups with a linear discriminant function while resisting the influence of outliers. It replaces the classical mean and covariance with a high-breakdown estimator such as the Minimum Covariance Determinant (MCD), an approach developed by Hawkins & McLachlan (1997) and Croux & Dehon (2001).
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
High-Breakdown Robust Linear Discriminant Analysis
Taksonomiskās metodes reģistrs · regression-model / statistics
- Hawkins, D. M. & McLachlan, G. J. (1997). High Breakdown Linear Discriminant Analysis. Journal of the American Statistical Association, 92(437), 136-143. · DOI 10.1080/01621459.1997.10473610
- Croux, C. & Dehon, C. (2001). Robust Linear Discriminant Analysis Using S-Estimators. Canadian Journal of Statistics, 29(3), 473-493. · DOI 10.2307/3316042
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Vēl nav kurētu apgalvojumu
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.