基于Bayes的有噪训练集去噪方法研究

摘要：

利用有噪训练集训练分类器的过程中,去噪是基本的预处理步骤.传统的去噪工作只是简单地删除被标记为噪声的实例.显然,这样处理会清除噪声实例中的有用信息.本文提出一种基于Bayes的去噪方法,不但能辨识出噪声而且能纠正噪声实例的错误类标,从而保证其有效信息不会丢失.

关键词：噪声、噪声辨别、噪声纠正

所属期刊栏目：35

分类号：TP3;V24

资助基金：国家自然科学基金资助项目60503021;江苏省自然科学基金BK2005075;江苏省高技术研究发展计划资助项目BG2006027,BG2007038

在线出版日期：2008-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：213-216