Афинно-инвариантный классификатор экстраполяционной глубины на основе многоуровневой структуры сглаживания

• Veröffentlicht in: Кибернетика и системный анализ
• Datum: 2016
• 1. Verfasser: Галкин, А.А.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
• Schlagworte: Кибернетика
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131412
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Афинно-инвариантный классификатор экстраполяционной глубины на основе многоуровневой структуры сглаживания / А.А. Галкин // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 2. — С. 64-72. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Предложен и исследован непараметрический аффинно-инвариантный классификатор экстраполяционной глубины, устойчивый к выбросам и экстремальным значениям. Предложена многоуровневая структура сглаживания, позволяющая получать глобальные свойства функций плотности и границ класса при соответствующих условиях регулярности. Описанный классификатор использует ядерные оценки плотности для эффективной классификации многомерных данных на различных уровнях сглаживания. Запропоновано та досліджено непараметричний афінно-інваріантний класифікатор екстраполяційної глибини, що є стійким до викидів та екстремальних значень. Запропоновано багаторівневу структуру згладжування, що дозволяє отримати глобальні властивості функцій щільності та меж класу при відповідних умовах регулярності. Класифікатор екстраполяційної глибини використовує ядерні оцінки щільності для ефективної класифікації багатовимірних даних на різних рівнях згладжування. A non-parametric affine-invariant extrapolation depth based classifier that is resistant to extreme values and emissions is proposed and analyzed. A multilevel smoothing structure is proposed that allows obtaining global properties of density functions and class boundaries under appropriate conditions of regularity. Depth extrapolation based classifier uses kernel density estimates for efficient classification of multidimensional data at different levels of smoothing. Refs: 9 titles.