I detta dokument föreslår vi en metod för robust mätning av kärnans densitet. Vi tolkar en KDE med Gaussisk kärna som den inre produkten mellan en kartlagd testpunkt och centroiden för kartlagda träningspunkter i kärnans funktionsutrymme. Vår robusta KDE ersätter centroiden med en robust uppskattning baserad på M-skattning [1]. Den iterativt omviktade algoritmen minst kvadrater (IRWLS) för M-skattning beror endast på inre produkter, och kan därför implementeras med hjälp av kärntricket. Vi bevisar att IRWLS-metoden monotont minskar sitt objektiva värde vid varje iteration för en bred klass av robusta förlustfunktioner. Vår föreslagna metod tillämpas på syntetiska data och nätverkstrafikvolymer, och resultaten jämförs gynnsamt med standard KDE. Index Termskernel densitet uppskattning, M-skattare, outlier, kärna funktion utrymme, kärna trick
En robust kalkylator för kärnans densitet föreslogs i REF, genom att se standard KDE som ett medelvärde i ett funktionsutrymme, och uppskatta medelvärdet robust.
Robust kernel density estimation
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}