Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями
Запропоновано непараметричний глибинний метод класифікації для випадку, коли множини даних мають нерівні апріорні ймовірності та не належать до спільного сімейства еліптичних розподілів. Розроблено універсальний глибинний класифікатор, що не залежить від відхилення в моделі зсуву розташування або по...
Saved in:
| Published in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| ISSN: | 0572-2691 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208071 |
| 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: | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями / А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 1. — С. 139-147. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862728870493421568 |
|---|---|
| author | Галкин, А.А. |
| author_facet | Галкин, А.А. |
| citation_txt | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями / А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 1. — С. 139-147. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Запропоновано непараметричний глибинний метод класифікації для випадку, коли множини даних мають нерівні апріорні ймовірності та не належать до спільного сімейства еліптичних розподілів. Розроблено універсальний глибинний класифікатор, що не залежить від відхилення в моделі зсуву розташування або порушення монотонного характеру функцій щільності. Масштабовану відстань Махаланобіса оцінено в кожній точці з використанням методу залишкового проходу.
A nonparametric depth based method of classification is proposed for the case when data sets have unequal prior probabilities and do not belong to a common family of elliptical distributions. The multipurpose depth based classifier is developed that is independent of deviations in the location, shift model or violation of monotonous character of density functions. Scalable Mahalanobis distance is estimated at each point using the residual passage method.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:11:41Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208071 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:11:41Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Галкин, А.А. 2025-10-19T08:28:02Z 2016 Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями / А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 1. — С. 139-147. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208071 519.7 10.1615/JAutomatInfScien.v48.i2.70 Запропоновано непараметричний глибинний метод класифікації для випадку, коли множини даних мають нерівні апріорні ймовірності та не належать до спільного сімейства еліптичних розподілів. Розроблено універсальний глибинний класифікатор, що не залежить від відхилення в моделі зсуву розташування або порушення монотонного характеру функцій щільності. Масштабовану відстань Махаланобіса оцінено в кожній точці з використанням методу залишкового проходу. A nonparametric depth based method of classification is proposed for the case when data sets have unequal prior probabilities and do not belong to a common family of elliptical distributions. The multipurpose depth based classifier is developed that is independent of deviations in the location, shift model or violation of monotonous character of density functions. Scalable Mahalanobis distance is estimated at each point using the residual passage method. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Роботы и системы искусственного интеллекта Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями Глибинний метод класифікації на основі масштабованої відстані Махаланобіса для множин з нерівними апріорними ймовірностями Depth based classification method on the basis of a scalable Mahalanobis distance for sets with unequal prior probabilities Article published earlier |
| spellingShingle | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями Галкин, А.А. Роботы и системы искусственного интеллекта |
| title | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями |
| title_alt | Глибинний метод класифікації на основі масштабованої відстані Махаланобіса для множин з нерівними апріорними ймовірностями Depth based classification method on the basis of a scalable Mahalanobis distance for sets with unequal prior probabilities |
| title_full | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями |
| title_fullStr | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями |
| title_full_unstemmed | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями |
| title_short | Глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями |
| title_sort | глубинный метод классификации на основе масштабируемого расстояния махаланобиса для множеств с неравными априорными вероятностями |
| topic | Роботы и системы искусственного интеллекта |
| topic_facet | Роботы и системы искусственного интеллекта |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208071 |
| work_keys_str_mv | AT galkinaa glubinnyimetodklassifikaciinaosnovemasštabiruemogorasstoâniâmahalanobisadlâmnožestvsneravnymiapriornymiveroâtnostâmi AT galkinaa glibinniimetodklasifíkacíínaosnovímasštabovanoívídstanímahalanobísadlâmnožinznerívnimiapríornimiimovírnostâmi AT galkinaa depthbasedclassificationmethodonthebasisofascalablemahalanobisdistanceforsetswithunequalpriorprobabilities |