Odhad hustoty pravděpodobnosti rozkladem korelačního integrálu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00310679" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00310679 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Probability Density Estimation by Decomposition of Correlation Integral

Popis výsledku v původním jazyce

We show that correlation integral can be decomposed into functions each related to particular point of data space. For these functions one can use similar polynomial approximations as for the correlation integral. Essential difference is that value of exponent, which would correspond to correlation dimension, differs in accordance to position of point in question. Moreover we show that multiplicative constant represents probability density estimation at that point. This finding is used for constructionof a classifier. Tests with some data sets from Machine Learning Repository shows that this classifier can be very effective.

Název v anglickém jazyce

Probability Density Estimation by Decomposition of Correlation Integral

Popis výsledku anglicky

We show that correlation integral can be decomposed into functions each related to particular point of data space. For these functions one can use similar polynomial approximations as for the correlation integral. Essential difference is that value of exponent, which would correspond to correlation dimension, differs in accordance to position of point in question. Moreover we show that multiplicative constant represents probability density estimation at that point. This finding is used for constructionof a classifier. Tests with some data sets from Machine Learning Repository shows that this classifier can be very effective.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Artificial Intelligence and Pattern Recognition

ISBN

978-1-60651-000-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

—

Název nakladatele

ISRST

Místo vydání

-

Místo konání akce

Orlando

Datum konání akce

7. 7. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—