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....
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2016 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| 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| _version_ | 1862721780278362112 |
|---|---|
| author | Галкин, А.А. |
| author_facet | Галкин, А.А. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:32:55Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208263 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:32:55Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| 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 |
| spellingShingle | Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения Галкин, А.А. Роботы и системы искусственного интеллекта |
| title | Алгоритмы решения задач классификации на основе аппроксимации относительной глубины данных и взвешенного среднего значения |
| 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 |
| 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_short | 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 |
| topic | Роботы и системы искусственного интеллекта |
| topic_facet | Роботы и системы искусственного интеллекта |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208263 |
| work_keys_str_mv | AT galkinaa algoritmyrešeniâzadačklassifikaciinaosnoveapproksimaciiotnositelʹnoiglubinydannyhivzvešennogosrednegoznačeniâ AT galkinaa algoritmirozvâzannâzadačklasifíkacíínaosnovíaproksimacíívídnosnoíglibinidanihtazvaženogoserednʹogoznačennâ AT galkinaa thealgorithmsforsolvingclassificationproblemsbasedontheapproximationofrelativedatadepthandweightedaveragevalue |