| 基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法 |
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| 引用本文： | 冯奇,田凤占,黄厚宽.基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法[J].模式识别与人工智能,2008,21(6). |
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| 作者姓名： | 冯奇 田凤占 黄厚宽 |
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| 作者单位： | 北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044 |
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| 摘 要： | 树增强朴素贝叶斯(TAN)分类器在模型的复杂性和分类精度之间实现较好折衷,成为当前分类器学习的一个研究热点.为了提高TAN分类器的分类准确率,本文提出一种基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法.首先用EAR方法学习TAN分类器的结构,然后用基于KL距离的目标函数优化TAN的参数.在标准数据集上的实验结果表明,用该方法学习的TAN分类器具有较高的分类精度.
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| 关 键 词： | 树增强朴素贝叶斯(TAN)分类器 判别性学习 KL距离 EAR |
Discriminative Learning of TAN Classifier Based on KL Divergence |
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| FENG Qi,TIAN Feng-Zhan,HUANG Hou-Kuan.Discriminative Learning of TAN Classifier Based on KL Divergence[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2008,21(6). |
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| Authors: | FENG Qi TIAN Feng-Zhan HUANG Hou-Kuan |
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