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.
Verfasser*innenangaben: | H. Knaf |
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URN: | 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 Erstveröffentlichung: | 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 / 510 Mathematik |
Lizenz (Deutsch): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |