Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения

Розглянуто актуальну проблему вибору оптимальної гіпотези в задачах класифікації з використанням концепції зваженого середнього значення та функцій глибини. Розроблено та досліджено модифіковані алгоритми для апроксимації відносної глибини даних та відносного зваженого середнього значення розподілу....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2016
1. Verfasser: Галкин, А.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208263
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:Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения / А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 144-155. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208263
record_format dspace
spelling Галкин, А.А.
2025-10-23T17:56:27Z
2016
Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения / А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 144-155. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.
0572-2691
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208263
519.7
10.1615/JAutomatInfScien.v48.i10.80
Розглянуто актуальну проблему вибору оптимальної гіпотези в задачах класифікації з використанням концепції зваженого середнього значення та функцій глибини. Розроблено та досліджено модифіковані алгоритми для апроксимації відносної глибини даних та відносного зваженого середнього значення розподілу. Запропоновані алгоритми забезпечують поліноміальні наближення до напівпросторової глибини даних та напівпросторового зваженого середнього значення розподілу, що є окремим випадком сімейства зважених середніх значень.
An actual problem of choosing the optimal hypothesis in classification problems using the concept of weighted average value and depth functions are considered. The modified algorithms are constructed and studied to approximate the relative data depth and relative weighted average value of distribution. The proposed algorithms provide polynomial approximations to the half-space data depth and half-space weighted average value which is a special case of the weighted averages family.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Проблемы управления и информатики
Роботы и системы искусственного интеллекта
Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
Алгоритми розв’язання задач класифікації на основі апроксимації відносної глибини даних та зваженого середнього значення
The algorithms for solving classification problems based on the approximation of relative data depth and weighted average value
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
spellingShingle Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
Галкин, А.А.
Роботы и системы искусственного интеллекта
title_short Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
title_full Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
title_fullStr Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
title_full_unstemmed Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
title_sort алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения
author Галкин, А.А.
author_facet Галкин, А.А.
topic Роботы и системы искусственного интеллекта
topic_facet Роботы и системы искусственного интеллекта
publishDate 2016
language Russian
container_title Проблемы управления и информатики
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Алгоритми розв’язання задач класифікації на основі апроксимації відносної глибини даних та зваженого середнього значення
The algorithms for solving classification problems based on the approximation of relative data depth and weighted average value
description Розглянуто актуальну проблему вибору оптимальної гіпотези в задачах класифікації з використанням концепції зваженого середнього значення та функцій глибини. Розроблено та досліджено модифіковані алгоритми для апроксимації відносної глибини даних та відносного зваженого середнього значення розподілу. Запропоновані алгоритми забезпечують поліноміальні наближення до напівпросторової глибини даних та напівпросторового зваженого середнього значення розподілу, що є окремим випадком сімейства зважених середніх значень. An actual problem of choosing the optimal hypothesis in classification problems using the concept of weighted average value and depth functions are considered. The modified algorithms are constructed and studied to approximate the relative data depth and relative weighted average value of distribution. The proposed algorithms provide polynomial approximations to the half-space data depth and half-space weighted average value which is a special case of the weighted averages family.
issn 0572-2691
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208263
citation_txt Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения / А.А. Галкин // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 144-155. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT galkinaa algoritmyrešeniâzadačklassifikaciinaosnoveapproksimaciiotnositelʹnoiglubinydannyhivzvešennogosrednegoznačeniâ
AT galkinaa algoritmirozvâzannâzadačklasifíkacíínaosnovíaproksimacíívídnosnoíglibinidanihtazvaženogoserednʹogoznačennâ
AT galkinaa thealgorithmsforsolvingclassificationproblemsbasedontheapproximationofrelativedatadepthandweightedaveragevalue
first_indexed 2025-12-07T18:32:55Z
last_indexed 2025-12-07T18:32:55Z
_version_ 1850875445643313152