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Multivariate Functional Linear Discriminant Analysis for the Classification of Short Time Series with Missing Data

Rahul Bordoloi · Clémence Réda · Orell Trautmann · Saptarshi Bej · Olaf Wolkenhauer首次提交 2024-02-20 · 修订 2024-02-20 · v1arXiv预印本

用于缺失数据短时间序列分类的多变量函数线性判别分析AI 解读

Functional linear discriminant analysis (FLDA) is a powerful tool that extends LDA-mediated multiclass classification and dimension reduction to univariate time-series functions. However, in the age of large multivariate and incomplete data, statistical dependencies between features must be estimated in a computationally tractable way, while also dealing with missing data. There is a need for a computationally tractable approach that considers the statistical dependencies…

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关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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