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概率测度的几何推断。 (英语) Zbl 1230.62074号

摘要:数据通常以点云的形式出现,点云是从欧几里得空间的一个未知紧子集中采样的。几何推断的一般目标是从近似点云数据中恢复该子集的几何和拓扑特征(例如,Betti数、法线)。看来,对距离函数的研究可以成功地解决其中许多问题。然而,该框架的主要局限性之一是它不能很好地处理异常值或背景噪声。我们展示了如何扩展距离函数的框架来克服这个问题。用测度替换紧致子集,将距离函数的概念引入到(mathbb R^{d})中的概率分布中。这些函数与经典距离函数具有许多相同的特性,这使得它们适合于推理目的。特别是,通过考虑这些距离函数的适当水平集,我们表明即使在存在离群值的情况下,也可以在拓扑保证的情况下重建采样形状的偏移。此外,在考虑实证措施的环境中,这些功能可以很容易地进行评估,使其具有特别的实际意义。

理学硕士:

62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
62G99型 非参数推理
62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
28A33型 测度空间,测度收敛

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