监督式功能分类：理论述评与比较
摘要：函数数据的有监督分类（或辨别）问题已经得到考虑，特别关注了流行的k最近邻（k-NN）分类器。首先，依赖于Cerou和Guyader（2006）的最近结果，我们证明了k-NN分类器对于分布属于广义高斯过程和三角协方差函数的函数数据是一致的。其次，在实践中，我们通过一项小型模拟研究和对多个真实函数数据集的分析，检查了k-NN方法与几种其他函数分类器的性能。虽然这些比较没有出现全局的“统一”优胜者，但k-NN方法的整体性能，以及其合理直观的动机和相对简单的特点，表明它可能代表函数数据的分类问题的一个合理的基准。
作者：Amparo Baillo and Antonio Cuevas
论文ID：0806.2831
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2008-06-18