Исследование асимптотических свойств непараметрических классификаторов на основе функций глубины

Досліджено непараметричні методи класифікації та їх асимптотичні властивості на основі використання функцій напівпросторової та регресійної глибини, що використовуються для побудови лінійних та нелінійних розділових поверхонь серед конкуруючих множин даних. Запропоновано повністю незалежний від розп...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2015
Hauptverfasser: Анисимов, А.В., Галкин, А.А.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2015
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208026
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Исследование асимптотических свойств непараметрических классификаторов на основе функций глубины / А.В. Анисимов, А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2015. — № 4. — С. 147-155. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Досліджено непараметричні методи класифікації та їх асимптотичні властивості на основі використання функцій напівпросторової та регресійної глибини, що використовуються для побудови лінійних та нелінійних розділових поверхонь серед конкуруючих множин даних. Запропоновано повністю незалежний від розподілу підхід, де для мінімізації коефіцієнтів помилкової класифікації застосовується розподільне розташування багатовимірних даних. Nonparametric classification methods are considered as well as their asymptotic properties based on the use of half-space and regression depth functions that are used to build linear and nonlinear separating surfaces between competing sets of data. A fully distribution free approach is proposed where distributive location of multidimensional data is used to minimize misclassification coefficients.
ISSN:0572-2691