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USING AFFINITY MEASURES WITH SUPERVISED CLASSIFIERS

机译:在有监督分类器中使用亲和力度量

摘要

A non-binary affinity measure between any two data points for a supervised classifier may be determined. For example, affinity measures may be determined for tree, kernel-based, nearest neighbor-based and neural network supervised classifiers. By providing non-binary affinity measures using supervised classifiers, more information may be provided for clustering, analyzing and, particularly, for visualizing the results of data mining.
机译:可以确定监督分类器的任何两个数据点之间的非二进制亲和力度量。例如,可以为树,基于核,基于最近邻居和神经网络监督的分类器确定亲和力度量。通过使用监督分类器提供非二进制亲和力度量,可以提供更多信息来进行聚类,分析,尤其是可视化数据挖掘的结果。

著录项

  • 公开/公告号US2012109865A1

    专利类型

  • 公开/公告日2012-05-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GARY R. BRADSKI;

    申请/专利号US201213342224

  • 发明设计人 GARY R. BRADSKI;

    申请日2012-01-03

  • 分类号G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 17:30:49

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