【摘 要】
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传统的贝叶斯决策分类算法易受类条件概率密度函数估计的影响,可能会对分类结果造成干扰。对此本文提出来一种改进的贝叶斯决策分类算法,即Bayesian-Copula判别分类器（BCDC）。
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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上海市科委科技创新行动计划-生物医药领域产学研医合作资助项目（12DZ1940903）.
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传统的贝叶斯决策分类算法易受类条件概率密度函数估计的影响,可能会对分类结果造成干扰。对此本文提出来一种改进的贝叶斯决策分类算法,即Bayesian-Copula判别分类器（BCDC）。该方法无需对类条件概率密度函数的形式进行假设,而是将Copula理论和核密度估计相结合进行函数构建,利用核密度估计平滑特征的概率分布,概率积分变换将特征的累计概率分布转化为均匀分布,Copula函数构建2个类别的边缘累积分布之间的相关性。随后,用极大似然估计方法确定Copula函数的参数,贝叶斯信息准则（BIC）用于选择最合
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