【摘 要】
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传统的Laplacian分类器通过Parzen窗估计概率密度函数，而后基于CauchySchwarz散度（Cauchy-SchwarzDivergence，CSD）定义分类准则进行分类，主要强调了小概率类别，致使对较高概率的类
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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传统的Laplacian分类器通过Parzen窗估计概率密度函数，而后基于CauchySchwarz散度（Cauchy-SchwarzDivergence，CSD）定义分类准则进行分类，主要强调了小概率类别，致使对较高概率的类的分类效果较一般．针对此，提出了一个改进方法．关键是对小样本类用加权代替无权的Parzen窗概率密度估计，并用CSD作为代价函数优化相应的权值，而后依据Laplacian分类准则设计出加权Laplacian分类器（WeightedLaplacianClassifier，WLC）．在所
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