Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
Разработан и исследован глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных. Мотивацией построения метода стала неэффективность использования большинства аффинно-инвариантных классификаторов при их сочетании с функциями глубины, которые обращаются в...
Збережено в:
| Дата: | 2016 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/133682 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных / А.А. Галкин // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 3. — С. 57-66. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. . |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Разработан и исследован глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных. Мотивацией построения метода стала неэффективность использования большинства аффинно-инвариантных классификаторов при их сочетании с функциями глубины, которые обращаются в нуль за пределами выпуклой оболочки данных. Идея предложенного метода заключается в отображении дистанционного пространства с использованием удаленной меры концентрации, меры удаленности Штахеля–Донохью и меры скорректированной удаленности |
|---|