کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
531677 | 869865 | 2008 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generative models for similarity-based classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
A maximum-entropy approach to generative similarity-based classifiers model is proposed. First, a descriptive set of similarity statistics is assumed to be sufficient for classification. Then the class-conditional distributions of these descriptive statistics are estimated as the maximum-entropy distributions subject to empirical moment constraints. The resulting exponential class-conditional distributions are used in a maximum a posteriori decision rule, forming the similarity discriminant analysis (SDA) classifier. Simulated and real data experiments compare performance to the k-nearest neighbor classifier, the nearest-centroid classifier, and the potential support vector machine (PSVM).
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 41, Issue 7, July 2008, Pages 2289–2297
Journal: Pattern Recognition - Volume 41, Issue 7, July 2008, Pages 2289–2297
نویسندگان
Luca Cazzanti, Maya R. Gupta, Anjali J. Koppal,