ArticleOriginal scientific text

Title

Robust estimation and its application to a classification problem

Authors ,

Abstract

W artykule omówiono problem klasyfikacji dla dwóch klas w przypadku przyjęcia założenia, że rozkłady cech w klasach są wielowymiarowymi rozkładami normalnymi. Problem rozwiązano za pomocą empirycznego klasyfikatora gaussowskiego i wybranych estymatorów nieznanych parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. Uwzględnione zostały następujące estymatory: MLE (the maximum likelihood estimator - estymator największej wiarogodności), KZE (Kulawik-Zontek estimator) i MCDE (the minimum covariance determinant estimator). Klasyfikatory oparte o MLE i KZE zostały porównane w przypadku przykładu empirycznego (mała próba). W przypadku dużych prób porównane zostały klasyfikatory oparte o trzy wspomniane estymatory.

Keywords

gaussian classier, gaussian classier, gaussian classier, gaussian classier
Main language of publication
English
Published
2019
Published online
2019-08-10
Exact and natural sciences