Асимптотична оцінка глибинних класифікаторів на основі моделі зсуву розташування

Автор(и)

  • О. А. Галкiн

DOI:

https://doi.org/10.15407/dopovidi2015.11.030

Ключові слова:

байєсівський класифікатор, відстань Махаланобіса, функція глибини

Анотація

Досліджується асимптотична поведінка непараметричних класифікаторів симпліціальної, напівпросторової та просторової глибини при відповідних умовах регулярності. Дослідження проводиться для побудови класифікатора максимальної глибини, коли всі апріорні ймовірності конкуруючих класів є рівними та задовольняється модель зсуву розташування. Побудований класифікатор максимальної глибини не залежить від спеціальної параметричної форми розділової поверхні та класифікує елемент даних до класу, відносно якого цей елемент має максимальну глибину розташування. Досліджено випадок нерівних апріорних ймовірностей, коли різні множини даних можуть не належати до спільного сімейства еліптичних розподілів.

Завантаження

Посилання

Zuo Y., Serfling R. The Annals of Statistics, 2000, 28: 484–497.

Serfling R. A depth function and a scale curve based on spatial depth. Statistics and Data Analysis based on L1-Norm and Related Methods, Boston: Birkh¨auser, 2002: 27–36.

Hoeffding W. J. of the American Statistical Association, 1963, 58: 14–27. https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500830

Pollard D.Convergence of Stochastic Processes, New York: Springer, 1984: 1–10. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-5254-2_1

Holmes C. C., Adams N. M. J. of the Royal Statistical Society, 2002, 64: 297–304.

Silverman B. W.Density estimation for Statistics and Data Analysis, London: Chapman and Hall, 1986: 1–7. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-3324-9_1

Jornsten R., Vardi Y., Zhang C. H. Statistical Data Analysis, 2002: 354–365.

##submission.downloads##

Опубліковано

08.02.2025

Як цитувати

Галкiн О. А. (2025). Асимптотична оцінка глибинних класифікаторів на основі моделі зсуву розташування . Доповіді Національної академії наук України, (11), 30–35. https://doi.org/10.15407/dopovidi2015.11.030

Номер

Розділ

Інформатика та кібернетика

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають