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Handling possibilistic labels in pattern classification using evidential reasoning

机译：使用证据推理处理模式分类中的可能性标签

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A category of learning problems in which the class membership of training patterns is assessed by an expert and encoded in the form of a possibility distribution is considered. Each example I thus consists in a feature vector x~I and a possibilistic label (u~I_1...,u~I_c), where u~I_k denotes the possibility of that example belonging to class k. This problem is tackled in the framework of Evidence Theory. The evidential distance-based classifier previously introduced by one of the authors is extended to handle possibilistic labeling of training data.
机译：考虑一类学习问题，其中训练模式的班级成员由专家评估并以可能性分布的形式编码。因此，每个示例I都包含一个特征向量x〜I和一个可能的标签（u〜I_1 ...，u〜I_c），其中u〜I_k表示该示例属于类别k的可能性。这个问题是在证据理论的框架内解决的。一位作者先前引入的基于证据的基于距离的分类器已扩展为处理训练数据的可能标记。

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