Parametric and Nonparametric Classifiers Applied to the Supervised Classification of Proteomic Data

Auteur	Rechercher : Barton, Alan
Format	Texte, Rapport technique
Sujet	pattern recognition; bayes; maximum likelihood; mass spectrometry; reconnaissance de formes; bayésien; maximum de vraisemblance; spectrométrie de masse; protéines
Résumé	Nous avons étudié les propriétés de trois classificateurs : deux paramétriques et un non paramétrique. Les deux premiers étaient des fonctions discriminantes linéaire et quadratique dont nous avons calculé l'apprentissage (l'estimation) bayésien et du maximum de vraisemblance. Le dernier était le classificateur des <em>k</em> plus proches voisins (<em>k</em> = 3 dans cette étude). La convergence des estimations est présentée avec les précisions de classification de tous les classificateurs. Nous avons constaté qu'à cause de la complexité particulière de la structure des classes étudiées, il était difficile de prédire correctement tous les échantillons.
Date de publication	2006
Langue	anglais
Numéro du CNRC	NRCC 48805
Numéro NPARC	8914071
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Identificateur de l’enregistrement	6d933710-8cb6-4869-abd6-87cca6881dc0
Enregistrement créé	2009-04-22
Enregistrement modifié	2020-03-06