Exact rate of convergence of k-nearest-neighbor classification rule
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Date
2017
Authors
Volume
2017-25
Issue
Journal
Series Titel
Oberwolfach Preprints (OWP)
Book Title
Publisher
Oberwolfach : Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach
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Abstract
A binary classification problem is considered. The excess error probability of the k-nearest neighbor classification rule according to the error probability of the Bayes decision is revisited by a decomposition of the excess error probability into approximation and estimation error. Under a weak margin condition and under a modified Lipschitz condition, tight upper bounds are presented such that one avoids the condition that the feature vector is bounded.
Description
Keywords
Citation
Györfi, L., Döring, M., & Walk, H. (2017). Exact rate of convergence of k-nearest-neighbor classification rule (Oberwolfach : Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach). Oberwolfach : Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach. https://doi.org//10.14760/OWP-2017-25
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