Kravet på att minska beräkningskostnaden för att utvärdera en uppskattning av punktsannolikhetens densitet vid användning av en parzenfönsterskattare är ett välkänt problem. Detta papper presenterar Reduced Set Density Estimator som ger en kärna baserad densitet estimator som använder en liten andel av tillgängliga dataprov och är optimal i L 2 betydelse. Samtidigt som den föreslagna metoden endast kräver O(N 2 ) optimeringsrutiner för att uppskatta de nödvändiga viktningskoefficienterna för kärnan, ger den liknande nivåer av prestandanoggrannhet och gleshet av representation som Support Vector Machine densitetsberäkning, vilket kräver O(N 3 ) optimeringsrutiner, och som tidigare har visat sig konsekvent överträffa Gaussian Blandning Modeller. Det visas också att den föreslagna täthetsestimator konsekvent ger högre densitetsskattningar för liknande nivåer av datareduktion än den som tillhandahålls av den nyligen föreslagna Density Based Multiscale Data Condensation Algoritm och dessutom har jämförbar beräkningsskalning. Den ytterligare fördelen med den föreslagna metoden är att inga extra fria parametrar införs, t.ex. legalisering, bins bredd eller kondensationsförhållanden, vilket gör denna metod till ett mycket enkelt och enkelt tillvägagångssätt för att ge en minskad täthetsskattning med en noggrannhet som är jämförbar med den för hela provet Parzen densitetsskattare.
I REF väljs en relevant delmängd av uppgifterna för att minimera felet L 2, men till en dyr kostnad för O(n 2).
Probability Density Estimation from Optimally Condensed Data Samples
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}