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摘要
计算机信息粒通常是使用概率性方法以判别式学习的方式进行的,当分类任务的性质是识别特定类别的模式时,如在情绪检测的情况下,可以同时从同一个人识别出多种情绪,这通常表明不同的情绪可能涉及特定的关系而不是相互排斥。本文基于模式时间序列用来识别密集型现实数据实例的分类。并以生命科学的UCI数据集作为实验对象,通过本文提出的方法与常用的概率方法进行比较,结果表明,该方法不仅可以作为概率方法的替代方法,而且还可以捕获概率方法无法实现的更多模式。
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计算机信息粒通常是使用概率性方法以判别式学习的方式进行的,当分类任务的性质是识别特定类别的模式时,如在情绪检测的情况下,可以同时从同一个人识别出多种情绪,这通常表明不同的情绪可能涉及特定的关系而不是相互排斥。本文基于模式时间序列用来识别密集型现实数据实例的分类。并以生命科学的UCI数据集作为实验对象,通过本文提出的方法与常用的概率方法进行比较,结果表明,该方法不仅可以作为概率方法的替代方法,而且还可以捕获概率方法无法实现的更多模式。
