Асимптотична оцінка глибинних класифікаторів на основі моделі зсуву розташування
DOI:
https://doi.org/10.15407/dopovidi2015.11.030Ключові слова:
байєсівський класифікатор, відстань Махаланобіса, функція глибиниАнотація
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
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Доповіді Національної академії наук України

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.