Kernel Fisher discriminant functions – a concise and rigorous introduction

  • In the article the application of kernel functions – the so-called »kernel trick« – in the context of Fisher’s approach to linear discriminant analysis is described for data sets subdivided into two groups and having real attributes. The relevant facts about functional Hilbert spaces and kernel functions including their proofs are presented. The approximative algorithm published in [Mik3] to compute a discriminant function given the data and a kernel function is briefly reviewed. As an illustration of the technique an artificial data set is analysed using the algorithm just mentioned.

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Metadaten
Verfasserangaben:H. Knaf
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-15393
Schriftenreihe (Bandnummer):Berichte des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM Report) (117)
Dokumentart:Bericht
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Jahr der Fertigstellung:2007
Jahr der Veröffentlichung:2007
Veröffentlichende Institution:Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik
Datum der Publikation (Server):28.05.2008
Freies Schlagwort / Tag:discriminant analysis ; functional Hilbert space ; kernel function ; reproducing kernel
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fraunhofer (ITWM)
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011

$Rev: 13581 $