Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31150 
Erscheinungsjahr: 
2004
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 399
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
In the field of statistical discrimination k-nearest neighbor classification is a well-known, easy and successful method. In this paper we present an extended version of this technique, where the distance of the nearest neighbors can be taken into account. In this sense there is a close connection to LOESS, a local regression technique. In addition we show possibilities to use nearest neighbor for classification in the case of an ordinal class structure. Empirical studies show the advantages of the new technique.
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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