Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att bygga ett slags trädtrosnätverk, där "noderna" är undergrupper av variabler i datauppsättningen. Vi kallar detta Large Node Chow-Liu Tree (LNCLT). I likhet med Chow-Liu-trädet är LNCLT också idealiskt för bestämning av densitet och klassificering. Denna teknik använder begreppet "vanliga artiklar" som finns i databasen litteratur för att vägleda konstsuktionen av LNCLT. Vår LNCLT har en enklare struktur samtidigt som den håller en bra kondition över datasetet. Vi beskriver den teoretiska formuleringen av vårt tillvägagångssätt. Dessutom, baserat på MNIST handtryckta sifferdatabas, utför vi en rad experiment med sifferigenkänning för att verifiera vårt tillvägagångssätt. Utifrån resultatet finner vi att både igenkänningshastighet och noggrannhet för densitetsuppskattning förbättras med LNCLT-strukturen. nätverk av rimliga slutsatser. Morgan Kaufmann, R - CA, 1988.
REF presenterar ett stort nodberoende träd, där noderna är undergrupper av variabler i datauppsättningen.
Constructing a large node Chow-Liu tree based on frequent itemsets
{'venue': "Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing, 2002. ICONIP '02.", 'journal': "Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing, 2002. ICONIP '02.", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}