Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных

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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кибернетика и системный анализ
Дата:2016
Автор: Галкин, А.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Теми:
Кибернетика
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.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
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-133682
record_format dspace
spelling Галкин, А.А.
2018-06-05T05:46:31Z
2018-06-05T05:46:31Z
2016
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. .
0023-1274
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133682
519.7
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
Розроблено та досліджено глибинний метод класифікації на основі віддаленої міри концентрації для обробки асиметричних даних. Мотивацією побудови методу стала неефективність використання більшості афінно-інваріантних класифікаторів при їх поєднанні з функціями глибини, які перетворюються в нуль за межами опуклої оболонки даних. Ідея запропонованого методу полягає у відображенні дистанційного простору з використанням віддаленої міри концентрації, міри віддаленості Штахеля–Донохью та міри скоректованої віддаленості.
The author develops and investigates the depth-based classification method based on remote concentration measure for asymmetric data processing. The motivation for the construction of the method was inefficient use of affine invariant classifiers in combination with depth functions, which vanish outside the convex hull. The idea of the proposed method is to map a remote space using a remote concentration measure, Stahel–Donoho remoteness measure, and adjusted remoteness measure.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Кибернетика
Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
Глибинний метод класифікації на основі віддаленої міри концентрації для обробки асиметричних даних
The depth-based classification method based on remote concentration measure for asymmetric data processing
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
spellingShingle Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
Галкин, А.А.
Кибернетика
title_short Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
title_full Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
title_fullStr Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
title_full_unstemmed Глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
title_sort глубинный метод классификации на основе удаленной меры концентрации для обработки асимметричных данных
author Галкин, А.А.
author_facet Галкин, А.А.
topic Кибернетика
topic_facet Кибернетика
publishDate 2016
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Глибинний метод класифікації на основі віддаленої міри концентрації для обробки асиметричних даних
The depth-based classification method based on remote concentration measure for asymmetric data processing
description 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 Розроблено та досліджено глибинний метод класифікації на основі віддаленої міри концентрації для обробки асиметричних даних. Мотивацією побудови методу стала неефективність використання більшості афінно-інваріантних класифікаторів при їх поєднанні з функціями глибини, які перетворюються в нуль за межами опуклої оболонки даних. Ідея запропонованого методу полягає у відображенні дистанційного простору з використанням віддаленої міри концентрації, міри віддаленості Штахеля–Донохью та міри скоректованої віддаленості. The author develops and investigates the depth-based classification method based on remote concentration measure for asymmetric data processing. The motivation for the construction of the method was inefficient use of affine invariant classifiers in combination with depth functions, which vanish outside the convex hull. The idea of the proposed method is to map a remote space using a remote concentration measure, Stahel–Donoho remoteness measure, and adjusted remoteness measure.
issn 0023-1274
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133682
citation_txt 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. .
work_keys_str_mv AT galkinaa glubinnyimetodklassifikaciinaosnoveudalennoimerykoncentraciidlâobrabotkiasimmetričnyhdannyh
AT galkinaa glibinniimetodklasifíkacíínaosnovívíddalenoímírikoncentracíídlâobrobkiasimetričnihdanih
AT galkinaa thedepthbasedclassificationmethodbasedonremoteconcentrationmeasureforasymmetricdataprocessing
first_indexed 2025-11-28T11:00:33Z
last_indexed 2025-11-28T11:00:33Z
_version_ 1850853655867031552

Схожі ресурси