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霍尔，彼得;理查德·萨姆沃思

袋装最近邻分类器的性质。 （英语） Zbl 1069.62051号

J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 统计方法。 67，第3期，363-379（2005）.
结果表明，如果重采样大小小于实际样本大小的69%（在有重采样的情况下），或者小于样本大小的50%（在无重采样的情形下），则装袋是一种计算密集的方法，它可以渐进地提高最近邻分类器的性能。然而，对于较大的采样分数，常规最近邻分类器及其袋装版本的风险之间没有渐近差异。特别是，两者都没有达到贝叶斯分类器的大样本性能。相反，当采样分数收敛到0，但重采样大小发散到（infty）时，袋装分类器收敛到最优Bayes规则，其风险收敛到后者的风险。当这两个种群具有明确定义的密度时，最容易看到这些结果，但在其他情况下也可能得出这些结果，其中密度仅存在于相对意义上。交叉验证可以有效地用于选择采样分数。用数值计算来说明这些理论性质。

引用于13文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

贝叶斯风险;引导数据库;分类错误;交叉验证;密度;歧视;错误率;标记点过程;泊松过程;预测;后悔;统计学学习;无重置采样;重新放置采样
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Hall}和\textit{R.Samworth}，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。67，第3号，363--379（2005；Zbl 1069.62051）
全文： 内政部

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