% Documentation du style Latex pour les articles de revues ou de conférences Hermes
% Les consignes aux auteurs sont en annexe de ce document.

\documentclass[fleqn,pdflatex]{article-hermes}

%Comandos GAODE:
\usepackage{graphicx} % more modern
\usepackage{subfigure} 
\usepackage{pstricks}
\usepackage{pstricks-add}
\usepackage{pst-tree}
\usepackage{amsmath} 
\def\changemargin#1#2{\list{}{\rightmargin#2\leftmargin#1}\item[]}
\let\endchangemargin=\endlist
\usepackage{amssymb}
\usepackage{url}
\usepackage{multirow}

\newcommand{\drop}[1]{}

%%% Commandes spécifiques à l'article
\newcommand{\cfsect}[1]{(\textit{cf.} section~\ref{#1})}
\newcommand{\cfsectpage}[1]{(\textit{cf.} section~\ref{#1}, page~\pageref{#1})}
\providecommand{\figureref}[1]{\figname~\ref{#1}}
\providecommand{\cftab}[1]{(\textit{cf.} tableau~\ref{#1})}
\newcommand{\cmd}[1]{{\upshape\texttt{\symbol{"5C}#1}}}
%%% Fin des commandes spécifiques à l'article

% Format des entêtes : 3 possibilités
%
%
%\journal{\LOBJET. Volume 8 -- n°2/2005}{1}{15}
%\submitted[22/02/10]{JFRB}{1}
\proceedings{5èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, Nantes, 10-11 Mai 2010}{1}

%\publisher{00 00 00 00 00 }{00 00 00 00 00}{guillaume.laurent@ens2m.fr}

% \proceedings{Nom de la conférence + lieu + date}{n° 1ère page}
%
% \journal{Nom de la revue. Volume ?? -- n° ??/????}{n° 1ère page}{n° dernière page}
% exemple : \journal{RSTI - RIA. Volume 19 -- n° 1/2005}{55}{88}

\title[GAODE et HAODE]%
      {GAODE et HAODE:}

\subtitle{Deux nouveaux classifieurs basés sur AODE afin de traiter variables continues}
%\author{Flores, M. Julia\fup{*} \andauthor Gámez, José A.\fup{**} \andauthor Martínez, Ana M.\fup{***}\andauthor Puerta José M.\fup{****} }
\author{Flores, M. Julia \andauthor Gámez, José A. \andauthor Martínez, Ana M. \andauthor Puerta José M. }

\address{%
Computing Systems Department, Intelligent Systems and Data Mining group, i3A\\
Campus Universitario s/n 02071, Albacete, Espagne\\
%\fup{*},\fup{**},\fup{***},\fup{****} \{julia.flores,jose.gamez,anamaria.martinez,jose.puerta\}@uclm.es
\{julia.flores,jose.gamez,anamaria.martinez,jose.puerta\}@uclm.es
}

\resume{L'AODE est consideré comme l'un des algorithmes representatifs les plus intéressants parmi les classifieurs bayésienes, si l'on considère non seulement son taux d'erreur peu élevé mais aussi son efficacité. Jusqu'à présent, pour pouvoir construire un classifieur de type AODE, tous les attributs (ou variables) dans un ensemble de données devaient être nominaux ou bien devaient être des variables préalablement discrétisées. Dans cette étude nous proposons deux approches différentes afin de pouvoir traiter directement des attributs numériques. L'un d'eux utilise des réseaux conditionnels gaussiens pour modéliser un ensemble de données uniquement avec attributs numériques; l'autre (version hybride) discrétise le n{\oe}ud super-parent dans chaque modèle, et utilise une distribution gaussienne univariée pour estimer les probabilités des attributs numériques, mais des distributions multinomiales pour les attributs à valeurs discrètes. Ces deux classifieurs obtiennent des résultats très competitifs par rapport à l'AODE. 
%particulièrement le second est notamment attractive comme alternative d'AODE quand les données sont de type numérique. 
}

\abstract{AODE (Aggregating One-Dependence Estimators) can be seen as one of the most interesting representatives of the Bayesian classifiers, considering not only the low error rate it provides but also its efficiency. Until now, all the attributes in a dataset have had to be nominal to build an AODE classifier or they have had to be previously discretized. In this paper, we propose two different approaches in order to deal directly with numeric attributes. One of them uses conditional Gaussian networks to model a dataset exclusively with numeric attributes; and the other one (hybrid version)  keeps the superparent on each model discrete and uses univariate Gaussians to estimate the probabilities for the numeric attributes and multinomial distributions for the categorical ones. Both of them obtain competitive results compared to AODE.
% the latter in particular being a very attractive alternative to AODE in numeric datasets.
}

\motscles{Réseaux bayésienes, réseaux conditionnels gaussiens, classification, AODE.}

\keywords{Bayesian networks, conditional Gaussian networks, classification, AODE.}

\begin{document}

%\maketitle % Exemple de 1ere page sans les valeurs de champs
            % pour afficher les commandes à utiliser

\maketitlepage

\input{Introduccion}


\input{AODE.tex}

\input{CGN.tex}

\input{GAODE.tex}

\input{HAODE.tex}

\input{ExpCont.tex}

\input{ExpHybrid.tex}

\input{Conclusiones.tex}


\section*{Remerciements}
\vspace*{-0.2cm}
Ce travail a été soutenu par la \emph{Consejer\'ia de Educaci\'on y Ciencia (JCCM)} sous le Projet PCI08-0048-8577574, le Ministère Espagnol d'Education sous le Projet TIN2007-67418-C03-01 et la Bourse FPU avec numéro de réference AP2007-02736.

\vspace*{-0.7cm}

\bibliography{bibliography}

%\logbook{22/09/1996}{04/10/2005}{}


\end{document} 
