Побудова класифікаторів на основі ядерних оцінок щільності з використанням апостеріорних ймовірностей конкуруючих множин - Анісімов, А.В.; Галкін, О.А. (Доповіді НАН України, 2015)
Запропоновано пiдхiд до побудови класифiкаторiв на основi ядерних оцiнок щiльностi
для розв’язання задач розпiзнавання образiв. Пiдхiд грунтується на використаннi апостерiорної ймовiрностi та роздiлової мiри типу π-значення для ефективного роздiлення конкуруючих множин. Для кожної оцiнки щiльностi класу застосовано сiмейство оцiнок щiльностi для кожної множини в широкому дiапазонi смуг пропускання. Запропоновано та адаптовано процедуру об’єднання результатiв класифiкацiї на рiзних рiвнях згладжування, що забезпечило гнучке використання рiзних смуг пропускання для рiзних
пар конкуруючих класiв. Статистичнi невизначеностi обчислено на основi приблизно оцiнених ймовiрностей помилкової класифiкацiї. Предложен подход к построению классификаторов на основе ядерных оценок плотности
для решения задач распознавания образов. Подход основан на использовании апостериорной
вероятности и разделительной меры типа π-значение для эффективного разделения конкурирующих множеств. Для каждой оценки плотности класса применено семейство оценок плотности для каждого множества в широком диапазоне полос пропускания. Предложена
и адаптирована процедура объединения результатов классификации на разных уровнях сглаживания, что обеспечило гибкое использование различных полос пропускания для различных пар конкурирующих классов. Статистические неопределенности вычислены на основе приближенно оцененных вероятностей ошибочной классификации. An approach is proposed to construct classifiers based on kernel density estimates for solving pattern
recognition problems. The approach is based on the use of the a posteriori probability and a distributive
π-type measure for the effective division of competing sets. The family of density estimates is
applied to each set in a wide range of bandwidths for each estimate of the class density. A procedure
is proposed and adapted to combine the classification results on different levels of smoothing that
provides a flexible use of different bandwidths for different pairs of competing classes. Statistical
uncertainties are calculated on the basis of approximate estimated probabilities of a misclassification.