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| 基于正态混合模型的贝叶斯分类方法及其应用 | |
| 作者姓名： | 刘妍岩 张婧 袁敏 |
| 摘 要： | 本文主要研究正态混合模型的贝叶斯分类方法.贝叶斯分类以后验概率最大为准则,后验概率需要估计相关的条件分布.对于连续型数据的分类,其数据由多个类别混合而成,仅用单一分布难以描述,此时混合模型是一个较好的选择,并且可由EM算法获得.模拟实验表明,基于正态混合模型的贝叶斯分类方法是可行有效的.对于特征较多的分类,不同特征对分... |
| 关 键 词： | 贝叶斯分类 正态混合模型 EM算法 集成学习 AdaBoost算法 |
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