针对具有多观测样本的相似不完整数据分类问题,提出基于SVM和多观测样本的相似数据分类算法.每类数据的多观测样本集由属于同一模式的单观测样本组成,每次分类时,对两个多观测样本集的标签做两次假设,通过比较不同标签假设下的分类误差确定多观测样本集的标签.该方法同时充分利用了样本类内的相关性和类间的差异性,实现了相似不完整数据的分类.实验结果验证了所提出方法的有效性.
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