Unsupervised naive Bayes for data clustering with mixtures of truncated exponentials
In this paper we propose a naive Bayes model for unsupervised data clustering, where the class variable is hidden. The feature variables can be discrete or continuous, as the conditional distributions are represented as mixtures of truncated exponentials (MTEs). The number of classes is determined u...
المؤلفون الرئيسيون: | Gámez Martín, José Antonio, Rumí, Rafael, Salmerón Cerdán, Antonio |
---|---|
التنسيق: | info:eu-repo/semantics/report |
اللغة: | English |
منشور في: |
2012
|
الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10835/1555 |
مواد مشابهة
-
Selective naive Bayes predictor with mixtures of truncated exponentials
حسب: Morales, María, وآخرون
منشور في: (2012) -
Learning naive Bayes regression models with missing data using mixtures of truncated exponentials
حسب: Fernández, Antonio, وآخرون
منشور في: (2012) -
Estimating mixtures of truncated exponentials from data
حسب: Moral, Serafín, وآخرون
منشور في: (2012) -
Approximate Probability Propagation with Mixtures of Truncated Exponentials*
حسب: Rumí, Rafael, وآخرون
منشور في: (2017) -
Parameter Estimation in Mixtures of Truncated Exponentials
حسب: Langseth, Helge, وآخرون
منشور في: (2012)