Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10908/553
Título : Pattern recognition via projection – based k – NN rules
Autor : Fraiman, Ricardo
Justel, Ana
Svarc, Marcela
Palabras clave : Multivariate analysis
Robust statistics
Pattern perception
Fecha de publicación : jun-2008
Editor: Universidad de San Andrés. Departamento de Matemáticas y Ciencias
Resumen : We introduce a new procedure for pattern recognition, based on the concepts of random projections and nearest neighbors. It can be thought as an improvement of the classical nearest neighbors classification rules. Besides the concept of neighbors we introduce the notion of district, a larger set which will be projected. Then we apply one dimensional k-NN methods to the projected data on randomly selected directions. In this way we are able to provide a method with some robustness properties and more accurate to handle high dimensional data. The procedure is also universally consistent. We challenge the method with the Isolet data where we obtain a very high classification score.
Descripción : Fil: Fraiman, Ricardo. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina.
Fil: Justel, Ana. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina.
Fil: Svarc, Marcela. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina.
URI : http://hdl.handle.net/10908/553
Aparece en las colecciones: Documentos de Trabajo del Departamento de Matemáticas y Ciencias

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
[P][W] doc53.pdf886.01 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.