基于浓度不等式的协方差算子推断：k样本检验、分类及基于Rademacher复杂度的聚类
统计方法学
2020-01-07 v1 统计理论
统计理论
摘要
我们提出了一种利用浓度不等式分析协方差算子的新方法。首先，为此类算子构建了非渐近置信集。然后，推导了后续应用，包括一个用于检验协方差相等性的k样本检验、一个函数数据分类器以及一个期望最大化风格的聚类算法，并在模拟数据和音素数据上进行了测试。
引用
@article{arxiv.1604.06310,
title = {Inference on covariance operators via concentration inequalities: k-sample tests, classification, and clustering via Rademacher complexities},
author = {Adam B. Kashlak and John A. D. Aston and Richard Nickl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.06310},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 2 figures, 6 tables