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Unsupervised linear discrimination using skewness

delete2025-11-01
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OA
AI
U
Una Radojičić *
K
Klaus Nordhausen
J
Joni Virta
DOI：10.1016/j.jmva.2025.105524delete
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摘要

摘要

En 中文
众所周知，在Gaussian two-group separation中，最优判别投影方向可以在不了解组标签信息的情况下进行估计。在本工作中，我们收集了基于偏度（skewness）的几种此类无监督估计量，并推导了它们的极限分布。作为我们的一项主要结果，我们证明了所有最优方向的仿射等变（affine equivariant）估计量的渐近协方差矩阵成比例，这使得它们之间的比较变得简单。我们提出的四种估计量中，两种是新颖的，另外两种之前已被提出。我们使用模拟来验证我们的结果，并检验估计量的有限样本行为。
Keyword:
Asymptotic normality
Fisher's linear discriminant
Gaussian mixture
Limiting efficiency
Third moment
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