【摘 要】
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生成式模型需要对复杂的联合概率密度建模，并估计较多的参数，为此，文中提出了一种基于最小熵正则化的半监督分类算法．该算法利用Havrda-Charvat’s结构α-熵作为目标的正则项，并用
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,华南理工大学理学院,广东工业大学计算机学院,华南理工大学软件学院
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生成式模型需要对复杂的联合概率密度建模，并估计较多的参数，为此，文中提出了一种基于最小熵正则化的半监督分类算法．该算法利用Havrda-Charvat’s结构α-熵作为目标的正则项，并用拟牛顿法进行求解．该算法既是判别式的，又是直推式的，从而降低了对模型的依赖程度，同时可以方便地预测训练集之外的示例标记．在UCI数据库上的仿真实验结果表明，所提出的算法即使在有标记数据较少的情况下仍能获得较低的分类误差．
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