穆尼·S·斯利瓦斯塔瓦。;大谷久保川 高维数据判别方法的比较。 （英语） Zbl 1138.62361号 J.Jpn.杂志。统计Soc。 37，第1期，123-134（2007）. 小结：在微阵列实验中，数据的维数非常大，但对受试者/患者的观察结果很少。本文考虑了当（p）较大时，将一个主题分为两组的问题。提出了三种基于样本协方差矩阵的Moore-Penrose逆和精度矩阵的经验Bayes估计的方法，并与DLDA方法进行了比较。 引用于1审查引用于16文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序 15A09号 矩阵反演理论与广义逆 关键词：分类;线性判别分析;最小距离;Moore-Penrose逆 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.S.Srivastava}和\textit{T.Kubokawa}，J.Jpn。Stat.Soc.37，No.1，123--134（2007；Zbl 1138.62361） 全文： 内政部