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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Hea-Jung (Department of Statistics, Dongguk University, Seoul 100-715)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제24권 제2호
발행연도
1995.1
수록면
453 - 470 (18page)

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We describe a constrained optimal classification rule for the case when the prior probability of an observation belonging to one of the two populations is unknown. This is done by suggesting a balanced design for the classification experiment and constructing the optimal rule under the balanced design condition. The rule si characterized by a constrained minimization of total risk of misclassification; the constraint of the rule is constructed by the process of equation between Kullback-Leibler's directed divergence measures obtained from the two population conditional densities. The efficacy of the suggested rule is examined through two-group normal classification. This indicates that, in case little is known about the relative population sizes, dramatic gains in accuracy of classification result can be achieved.
#Optimal classification rule #Risk of misclassification #Balanced design #Kullback-Leibler's directed divergence #Constrained optimization

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