Nearest Shrunken Centroids (NSC)
対角LDAにスパース性を加えた分類手法。各クラスのセントロイドを全体平均方向に縮小し、閾値以下の差はゼロにすることで自動的に変数選択を行う。高次元がん分類で2万個の遺伝子から数十個に絞っても高精度を維持できる。
「セントロイド縮小による自動変数選択で高次元分類を実現」
「最近傍縮小重心:各クラスの重心を全体平均に向かって引き寄せる」