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提出了一种基于信息论的归纳分类学习算法——最大贡献分类算法.该算法根据信息论中信道传输的理论,把类别空间和各特征空间的概率转移矩阵以及互信息结合起来,定义了贡献的概念,从而得出了对给定的观测值,用它的最大贡献作为对实体进行分类的规则.文中通过实例学习与分析,验证了这种算法的有效性和可行性.
一种基于信息论的归纳分类学习算法
【摘 要】
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提出了一种基于信息论的归纳分类学习算法——最大贡献分类算法.该算法根据信息论中信道传输的理论,把类别空间和各特征空间的概率转移矩阵以及互信息结合起来,定义了贡献的概念,从而得出了对给定的观测值,用它的最大贡献作为对实体进行分类的规则.文中通过实例学习与分析,验证了这种算法的有效性和可行性.
【机 构】
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三明学院数学与计算机科学系,厦门大学信息科学与技术学院,厦门大学经济学院
【出 处】
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厦门大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年02期
【基金项目】
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福建三明学院重点学科建设项目（ZDXK0604）资助
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