Correlation and High-Dimensional Consistency in Pattern Recognition
模式识别中的相关性与高维一致性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦高维分类及相关结构，没有给定计量细分所需的直接证据。
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模式识别中的相关性与高维一致性
- 研究问题
- 当特征维度极高且各坐标存在相关性时，常用分类方法能否保持维度一致性，随机基线会如何影响误分类？
- 方法与思路
- 作者分析简化协方差结构下分类器的高维渐近行为，以重复测量模型研究相关性，并推导误分类率的指数界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称欧氏距离分类器在一个简单重复测量模型下不具维度一致性，并提出处理相关性的维度一致分类方法。
- 阅读关注点
- 应核对维度一致性的定义、重复测量模型和相关结构假设，以及误分类率指数界和新方法成立的条件。
- 阅读边界
- 摘要未给出分类器构造、指数界或适用条件；OpenAlex 索引版本未注明，不能外推为一般分类优势。
原文摘要
Classical discriminant analysis breaks down when the feature vectors are of extremely high dimension; for example, when the basic observation is a random function observed over a fine grid. Alternative methods have been developed assuming a simplified form for the covariance structure. We analyze the high-dimensional asymptotics of some of these methods, emphasizing the effects of correlations such as occur when the baseline is random. For instance, the Euclidean distance classifier, which has been proposed for generic use in high-dimensional classification problems, is dimensionally inconsistent under a simple repeated measurement model. We provide exponential bounds for the error rates of several classifiers. We develop new dimensionally consistent methods to deal with the effects of correlation in high-dimensional problems.