Abstract-Nonparametric densitet gradient uppskattning med hjälp av en generaliserad kärna metod undersöks. Villkor för kärnans funktioner härleds för att garantera asymptotisk objektivitet, konsekvens och enhetlig sammansättning av uppskattningarna. Resultaten generaliseras för att få en enkel medel-skift uppskattning som kan förlängas i en k-nearestneighbor tillvägagångssätt. Tillämpningar av gradientuppskattning på mönsterigenkänning presenteras med hjälp av klusterbildning och inneboende dimensionalitetsproblem, med det slutliga målet att ge ytterligare förståelse för dessa problem när det gäller densitetsgradienter.
Fukunaga och Hostetler REF presenterade en gradientuppskattningsmetod för klusterbildning och dess tillämpning på mönsterigenkänning.
The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Inf. Theory', 'journal': 'IEEE Trans. Inf. Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}