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在判别分析过程中,当一些学习数据的类别标签发生错误时,传统方法的判别效果不佳.为克服这一缺陷,提出一个基于混合模型的稳健判别方法,参数估计分两步完成.一个模拟数据和一个实际数据的判别结果表明,方法可显著提高分类正确率,比传统方法具有明显的优势.
一个稳健判别方法及应用
【摘 要】
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在判别分析过程中,当一些学习数据的类别标签发生错误时,传统方法的判别效果不佳.为克服这一缺陷,提出一个基于混合模型的稳健判别方法,参数估计分两步完成.一个模拟数据和一
【机 构】
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南京林业大学理学院应用数学系;
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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南京林业大学青年科技创新基金(CX2015027)
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