가우시안 함수형 모델을 위한 최적 분류법과 최근접 이웃 일관성

본 논문은 삼각형 형태 공분산 함수를 갖는 가우시안 과정에 대해 베이즈 최적 분류 규칙을 명시적으로 도출하고, 이를 기반으로 파라미터식·비파라미터식 플러그인 분류기를 설계한다. 또한 해당 모델군에서 k‑최근접 이웃(k‑NN) 분류기의 보편적 일관성을 증명한다. 시뮬레이션과 실제 데이터 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 확인한다.

저자: Amparo Baillo, Juan Antonio Cuesta-Albertos, Antonio Cuevas