高维线性判别分析的关键估计
统计理论
2023-09-19 v1 机器学习
统计理论
摘要
我们考虑高维设定下的线性判别分析问题。在这项工作中，我们提出 PANDA（PivotAl liNear Discriminant Analysis，关键线性判别分析），这是一种对调参不敏感的方法，即它只需极少的精力来调整参数。此外，我们证明 PANDA 在估计误差和误分类率两方面均达到最优收敛速度。我们的理论结果得到了使用模拟和真实数据集的详尽数值研究的支持。与现有方法相比，我们观察到所提出的 PANDA 性能相当或更好，并且在参数调优方面所需精力大幅减少。
引用
@article{arxiv.2309.09831,
title = {Pivotal Estimation of Linear Discriminant Analysis in High Dimensions},
author = {Ethan X. Fang and Yajun Mei and Yuyang Shi and Qunzhi Xu and Tuo Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09831},
year = {2023}
}