Запис доказів методу
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).
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
High-Breakdown Robust Linear Discriminant Analysis
Запис таксономічного методу · 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
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Відібраних тверджень ще немає
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.