【摘 要】
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近年来概率图模型在医疗、基因与染色体数据分析、通信与编码等许多领域有着广泛的应用。在概率图模型中,团树结构是一个活跃的研究领域。我们对团树的推理进行了研究。在团树的基础上,对团树推理算法进行了深入的探讨。在高维数据集中,通常没有足够的数据来表示概率,可用的数据点在可能的属性组合空间上分布的太稀疏了。然而,团树结构能表示高维属性空间中的依赖关系而且可以用来做数据的概率推论。为了构造团树,我们需要找到
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近年来概率图模型在医疗、基因与染色体数据分析、通信与编码等许多领域有着广泛的应用。在概率图模型中,团树结构是一个活跃的研究领域。我们对团树的推理进行了研究。在团树的基础上,对团树推理算法进行了深入的探讨。在高维数据集中,通常没有足够的数据来表示概率,可用的数据点在可能的属性组合空间上分布的太稀疏了。然而,团树结构能表示高维属性空间中的依赖关系而且可以用来做数据的概率推论。为了构造团树,我们需要找到网络中的极大团,我们利用一个极大团搜索算法寻找一个网络中所有的极大团,然后通过寻找到的极大团构造出一个团树结构,通过使用团树结构来表示网络中的联合概率分布,将高维空间的联合概率分布表示成低维空间概率的乘积。在低维空间,数据更加集中并且概率分布能被成功导出。
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