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Journal of Classification
Erschienen in:

24.07.2019

Unequal Priors in Linear Discriminant Analysis

verfasst von: Carmen van Meegen, Sarah Schnackenberg, Uwe Ligges

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 3/2020

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Abstract

Dealing with unequal priors in both linear discriminant analysis (LDA) based on Gaussian distribution (GDA) and in Fisher’s linear discriminant analysis (FDA) is frequently used in practice but almost described in neither any textbook nor papers. This is one of the first papers exhibiting that GDA and FDA yield the same classification results for any number of classes and features. We discuss in which ways unequal priors have to enter these two methods in theory as well as algorithms. This may be of particular interest if prior knowledge is available and should be included in the discriminant rule. Various estimators that use prior probabilities in different places (e.g. prior-based weighting of the covariance matrix) are compared both in theory and by means of simulations.
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Metadaten
Titel
Unequal Priors in Linear Discriminant Analysis
verfasst von
Carmen van Meegen
Sarah Schnackenberg
Uwe Ligges
Publikationsdatum
24.07.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 3/2020
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-019-09336-2

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