Робастный кластер-анализ дискретных многомерных наблюдений

На примере смеси полиномиальных распределений рассматривается задача кластер-анализа дискретных многомерных наблюдений при наличии “выбросов” в классифицируемой выборке. Аналитически вычислен риск (вероятность ошибочной классификации), анализ которого позволил построить робастное (устойчивое к “выбросам”) решающее правило. Указан способ практической реализации предложенного робастного решающего правила в виде робастной кластер-процедуры и проведено аналитическое и экспериментальное исследование ее эффективности.