具有丢失数据的TAN分类器学习

王双成; 张剑飞; 冷翠平

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TAN分类器以良好的分类性能而著称,但分类器本身和归纳学习算法并不具有处理丢失数据的能力,而现有的用于分类技术中丢失数据处理的方法在可靠性方面均不同程度地存在一些缺陷.本文针对问题,结合TAN结构和Gibbs sampling进行具有丢失数据的分类器迭代学习,在迭代中,TAN结构学习、参数学习和丢失数据修复交替进行,随着迭代的收敛,最终将得到TAN分类器,同时丢失的数据也得到修复.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2008年第11期|2095-2098|共4页
作者
王双成; 张剑飞; 冷翠平;
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作者单位

上海立信会计学院,信息科学系,上海,201620;

齐齐哈尔大学,计算机与控制工程学院,黑龙江,齐齐哈尔,161006;

上海立信会计学院,信息科学系,上海,201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
TAN分类器; 丢失数据; Gibbs抽样; EM算法;

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