Similarity and denoising
Similarity and denoising
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DOI：
10.1098/rsta.2012.0091
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发表时间：
2013-02-13
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Vitanyi, Paul M. B.
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Vitanyi, Paul M. B.
我们可以发现有限对象对之间的有效相似性，并使用这些对象的Kolmogorov复杂性对有限对象进行去噪。缺点是Kolmogorov复杂度是不可计算的。如果我们使用一个好的真实世界压缩器来近似它，那么事实证明，在自然数据上，该过程在实践中给出了足够的结果。该方法无参数、无限制，适用于个人数据。我们用例子说明这两种方法。
We can discover the effective similarity among pairs of finite objects and denoise a finite object using the Kolmogorov complexity of these objects. The drawback is that the Kolmogorov complexity is not computable. If we approximate it, using a good real-world compressor, then it turns out that on natural data the processes give adequate results in practice. The methodology is parameter-free, alignment-free and works on individual data. We illustrate both methods with examples.