Галкін Олександр Анатолійович, кандидат фізико-математичних наук, молодший науковий співробітник Київського національного університету ім. Тараса Шевченка
pages 139-147
DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v48.i2.70
Запропоновано непараметричний глибинний метод класифікації для випадку, коли множини даних мають нерівні апріорні ймовірності та не належать до спільного сімейства еліптичних розподілів. Розроблено універсальний глибинний класифікатор, що не залежить від відхилення в моделі зсуву розташування або порушення монотонного характеру функцій щільності. Масштабовану відстань Махаланобіса оцінено в кожній точці з використанням методу залишкового проходу.
- Pollard D. Convergence of stochastic processes. — New York: Springer-Verlag, 1984. — P. 1–10.
- Zuo Y., Serfling R. Structural properties and convergence results for contours of sample statistical depth functions // The Annals of Statistics. — 2000. — 28. — P. 484–497.
- Holmes C.C., Adams N.M. A probabilistic nearest neighbor method for statistical pattern recognition // Journal of the Royal Statistical Society. – 2002. — 64. — P. 295–306.
- Godtliebsen F., Marron J.S., Chaudhuri P. Significance in scale space for bivariate density estimation // Journal of Computational and Graphical Statistics. — 2002. — 11. — P. 1–22
- Hall P. Large sample optimality of least squares cross validations in density estimation // The Annals of Statistics. — 1983. — 11. — P.1156–1174.
- Mosler K. Multivariate dispersions, central regions and depth. — New York: Springer-Verlag, 2002. — P. 271–292..
- Silverman B.W. Density estimation for statistics and data analysis. — London: Chapman and Hall, 1986. — P. 1–22.
- Lachenbruch P., Mickey M. Estimation of error rates in discriminant analysis // Technometrics. — 1968. — 10. — P. 1–11.
- Hoeffding W. Probability inequalitites for sums of bounded random variables // Journal of the American Statistical Association. — 1963. — 58. — P. 14–27.