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霍伊姆·德姆尼;阿莫尔·梅萨乌德;乔瓦尼·波齐奥（Giovanni C.Porzio）。

基于距离的定向深度分类器：一项鲁棒性研究。 （英语） Zbl 07793012号

Commun公司。统计、仿真计算。 52，编号11，5695-5713（2023）.
摘要：受污染的训练集会严重影响分类规则的性能。为此，引入了鲁棒监督分类器。在众多方法中，本文主要研究基于深度的分类器，这是一类已被证明具有一些鲁棒性的方法。然而，在定向数据框架内没有对它们进行稳健性研究。在这里，我们评估了它们在一些定向污染方案下的性能。并与定向贝叶斯规则进行了比较。介绍并讨论了不同的定向特定污染场景：污染分布平均值的反方向性和正交性，以及定向平均值偏移异常值模型。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

DD-分类器;分布深度;最大深度;球面数据;von Mises-滤器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Demni}等人，Commun。统计、仿真计算。52，编号11，5695--5713（2023；Zbl 07793012）
全文： 内政部

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