【摘 要】
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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
【机 构】
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上海立信会计学院信息科学系,齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
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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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