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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2015
ISSN:0572-2691
Main Authors: Анисимов, А.В., Галкин, А.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2015
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208026
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
Description
Summary: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