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池化层作用_唐宇迪_中国科学院_auto-encoders变种_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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述的简单 性和一般性等因素。 概念聚类的绝大多数方法采用了统计学的途径,在决定概念或聚类时使用概率度量。概率描述 用于描述导出的概念。 图 8.18 (p377 ) CoBWEB是一种简单,流行的增量概念聚类算法。它的输入对象用(分类属性,值)来描述。 CoBWEB以一个分类树的形式创建层次聚类。 “但是,分类树是什么?它跟决策树一样吗?”图8.18显示了一棵对动物数据的分类树,它基 于[Fis87]。分类树与决策树不同。分类树中的每个节点对应一个概念,包含该概念的一个概率描述, 概述了被分在该节点下的对象。概率描述包括概念的概率和形如P (Ai= ViJi Ck)的条件概率,这里 Ai=ViJ是一对属性和值,Ck是概念类(计数被累计和存储在每个节点中,用于概率的计算)。这就 与决策树不同,决策树标记分支,而非节点,而且采用逻辑描述符,而不是概率描述符24。在分类 树某个层次上的兄弟节点形成了一个划分。为了用分类树对一个对象进行分类,采用了一个部分匹 配函数来沿着最佳匹配节点的路径在树中向下移动。 COBWEB采用了一个启发式估算值--分类效用(Category UtiIit
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