Эффективная глубинная классификация с помощью проективного инварианта классовой принадлежности

• Published in: Управляющие системы и машины
• Date: 2013
• Main Authors: Ланге, Т., Мослер, К., Можаровский, П.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2013
• Subjects: Искусственный интеллект и обработка знаний
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83143
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Эффективная глубинная классификация с помощью проективного инварианта классовой принадлежности / Т. Ланге, К. Мослер, П. Можаровский // Управляющие системы и машины. — 2013. — № 2. — С. 47-58. — Бібліогр.: 29 назв. — рос.

Предложен новый непараметрический метод DDα-процедура для автоматической классификации на θ ≥ 2 классов по многомерным данным. Классификатор DDα применен на имитационных и реальных данных. Приведено сравнение частоты ошибок при применении DDα и других дискриминантных методов. The DDα-procedure is a nonparametric method for the supervised classification of multidimensional objects originating from θ ≥ 2 classes. The behavior of the DDα-classifier is investigated on the simulated as well as real data. The new procedure outperforms many existing discrimination methods, including SVM, regarding training speed, while its error rate is comparable with those techniques. Запропоновано новий непараметричний метод DDα-процедура для автоматичної класифікації на θ ≥ 2 класів багатовимірних даних. Класифікатор DDα застосовано до імітаційних та реальних даних. Наведено порівняння частоти помилок при застосуванні DDα та інших дискримінантних методів.