УДК 519.7

Алгоритмические аспекты определения функций глубины в процедуре выбора оптимальной гипотезы для задач классификации данных

/ А.А. Галкин // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Том 52, № 5. — С. 43–55.

Исследуются проблемы выбора оптимальной гипотезы в задачах классификации на основе класса гипотез, распределенного относительно апостериорной вероятности. Предложен метод, базирующийся на концепции относительного взвешенного среднего значения и функциях глубины, которые выполняются в пространстве функций классификации. Разработаны алгоритмы для аппроксимации относительной глубины данных и относительного взвешенного среднего значения, обеспечивающие полиномиальные приближения к полупространственным аналогам. Ил.: 0. Табл.: 0. Библиогр.: 10 назв.

Ключевые слова:

взвешенное среднее значение, функция относительной глубины, оптимальная гипотеза Байеса.


ПОЛНЫЙ ТЕКСТ

Об авторе(ах):

Галкин Александр Анатольевич, кандидат физ.-мат. наук, ассистент кафедры Киевского национального университета имени Тараса Шевченко,
e-mail: galkin.o.a@gmail.com