计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
36期
181-184
,共4页
TAN%学习%不完全数据%条件互信息
TAN%學習%不完全數據%條件互信息
TAN%학습%불완전수거%조건호신식
TAN算法是一种针对复杂数据且在实际中具有极强的学习能力的有效算法,它已被广泛应用于数据挖掘、机器学习和模式识别领域.由于现实世界中的数据大多是不完全数据,研究了怎样使TAN有效地从不完全数据中学习.首先,用一种有效的方法直接从不完全数据中估计条件互信息,然后应用估计条件互信息法去扩展基本的TAN算法来处理不相关数据.最后实验比较了扩展的TAN算法和基本的TAN算法.实验结果表明,在大多数不完全数据集合上扩展的TAN算法精确性明显高于基本的TAN算法.虽然扩展的TAN算法时间复杂度高于基本的TAN算法,但在可接受范围之内.此估计条件互信息的方法能够容易地和其它技术相结合来进一步提高TAN算法的性能.
TAN算法是一種針對複雜數據且在實際中具有極彊的學習能力的有效算法,它已被廣汎應用于數據挖掘、機器學習和模式識彆領域.由于現實世界中的數據大多是不完全數據,研究瞭怎樣使TAN有效地從不完全數據中學習.首先,用一種有效的方法直接從不完全數據中估計條件互信息,然後應用估計條件互信息法去擴展基本的TAN算法來處理不相關數據.最後實驗比較瞭擴展的TAN算法和基本的TAN算法.實驗結果錶明,在大多數不完全數據集閤上擴展的TAN算法精確性明顯高于基本的TAN算法.雖然擴展的TAN算法時間複雜度高于基本的TAN算法,但在可接受範圍之內.此估計條件互信息的方法能夠容易地和其它技術相結閤來進一步提高TAN算法的性能.
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