НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА УРАВНЕНИЯ РАЗДЕЛЯЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ В УСЛОВИЯХ БОЛЬШИХ ВЫБОРОК И ЕЁ СВОЙСТВА

Авторы

А.В. Лапко
Лапко В.А. Институт вычислительного моделирования СО РАН, Россия

Ключевые слова:

разделяющая поверхность, обучающая выборка, функция, задача распознавания образов, коэффициент размытости, традиционная непараметрическая оценка

Аннотация

Вычислительная эффективность непараметрических алгоритмов распознавания образов, которые основаны на оценках плотности вероятности типа Розенблатта-Парзена , снижается в условиях обучающих выборок большого объёма.

Библиографические ссылки

Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Statistic, 1962, Vol.33. – p. 1065-1076.

Lapko A.V., Lapko V.A. Nonparametric Рattern Recognition Systems Based on Learning a Sample Decomposition by Its Dimension // Рattern recognition and image analysis, 2009. – Vol. 19. - №2. – P. 296 - 302.

Лапко А.В., Лапко В.А. Коллектив непараметрических решающих функций в двуальтернативной задаче распознавания образов // Системы управления и информационные технологии, 2009. – 3.1(37). – С. 156 – 160.