Normaliserat komprimeringsavstånd (NCD) är en parameterfri, funktionsfri, inställningsfri, likhetsmått mellan ett par finita objekt baserat på kompression. Det är dock inte tillräckligt för alla ansökningar. Vi föreslår en NCD av ändliga nontomty multiset (alias. multipels) av ändliga objekt som också är en metrisk. Tidigare misslyckades försök att få en sådan NCD. Vi täcker hela banan från teoretisk grund till genomförbar praktik. Den nya NCD för multiset tillämpas på retinal stamcell klassificering frågor och relaterade syntetiskt genererade data som tidigare behandlades med parvis NCD. Med den nya metoden uppnådde vi betydligt bättre resultat. På samma sätt för frågor om axonal organelle transport. Vi tillämpade också den nya NCD för handskriven siffrig igenkänning och förbättrad klassificering noggrannhet betydligt över den av parvis NCD genom att införliva både pairwise och NCD för multiset. I analysen använder vi den incomputable Kolmogorov komplexitet som för praktiska ändamål är approximated från ovan av längden av den komprimerade versionen av den berörda filen, med hjälp av en real-world komprimeringsprogram.
Ett mått för multiset föreslås baserat på NCD REF.
Normalized Compression Distance of Multisets with Applications
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 37:8(2015), 1602-1614', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics', 'Physics']}